“《安济桥铭》”辨误

<正>唐张嘉贞1作的一篇文章是研究赵州桥的重要历史文献,文中的记述常被引用。现在有许多书称该文为"《安济桥铭》"[1~3]。这值得商榷。南宋陈思编撰的《宝刻丛编》一书载有一则古碑碑目:唐石桥记唐张嘉贞撰柳识2书。[4]"石桥"是赵州桥的原名[5]。据研究,唐开元十三年(公元725年)曾任过中书令的张嘉贞(公元666~729年)被任命为定州刺史,在赴任途经赵郡(赵州,州治在今河北省赵县)时作有《石桥记》一文,随后由名士柳识书写,刻石立于桥畔。后来卫州司功参军柳涣为石     

绝经前后诸症宜从脾胃论治

根据脾、肾、天癸相互关系的理论,就绝经前后诸症一病提出了以下认识:(1)绝经前后诸症应按照机体胃、脾、肾功能循序渐进地衰退,分为过渡绝经期、绝经期、绝经后期三个阶段,分别从胃、脾、肾论治,并提出了相应的治疗措施;(2)脾胃肾功能失调,而致气血阴阳失调,引起天癸由匮乏而渐竭,是绝经前后诸症发病的中心环节,尤其应重视脾胃虚弱在该病发病中的地位,强调从脾胃论治的重要性;(3)脾胃虚弱而致气血营卫失调,引起天癸匮乏,与下丘脑垂体性腺功能的改变存在着内在联系,开拓绝经前后诸症防治研究的新思路.     

本刊《研究·学术》征稿函

<正>《今日科技》杂志是由中国科技发展战略研究院指导,浙江省科技厅主管,面向全国发行的浙江省唯一省级综合指导类科技期刊,是"全国、华东地区优秀科技期刊、浙江省优秀科技期刊和十佳期刊","中国核心期刊(遴选)数据库"、"中文科技期刊数据库"全文收录期刊。《今日科技》的主要读者对象:各级党政领导,科技主管部门、高等院校、科研院所、科技园区、高新技术     

《辨字摘要》——一部乾隆年间的音节检字法字典

成书于清乾隆年间的江西临江方言字书《辨字摘要》,是一部按照方言文读音编排的字书,其最大特点是在传统韵书编撰方式的基础上,把按韵列字与音节检字的方法进行了有机结合,充分考虑到了字书的实用原则,称得上是一部较早较成熟的音节检字法字典,完全可以和《字汇》并称为字典编撰史上的双璧。     

郑珍《说文逸字》述要

郑珍《说文逸字》不取浩博,功在创辟补缀,洵是专精之学。其书发明《说文》及诸书引《说文》体例,藉以内外求证,考辨精审;于二徐、段氏所增本书之字,率有补证,并于旧说多所驳正。而辨形似讹误,明于字体衍变,固称考辨精良。     

二维函数光子晶体的点缺陷及本征场分布

用COMSOL Multiphysics仿真软件研究含点缺陷二维函数光子晶体的带隙结构、 缺陷模式及缺陷模式的本征场分布. 介质柱介电常数的线性函数形式： ε(r)=k·r+b, 由电光效应和Kerr效应, 通过对介质柱施加外电场和光场改变其折射率.  计算结果表明, 改变点缺陷介质柱介电常数的参数和点缺陷个数, 均可调节二维函数光子晶体的带隙结构和位置, 以及缺陷模式及缺陷模式的本征场分布.     

重子十重态与八重态跃迁轴矢荷的圈图修正

采用重重子手征微扰论(HBCPT)理论, 考虑手征质量破缺效应、顶角修正、波函数重整化以及O(p³)圈图部分, 计算重子十重态与八重态跃迁轴矢荷手征修正, 并给出理论预言。对于涉及的圈图效应, 均考虑中间态是十重态和八重态的情况。计算过程展现出合理良好的手征收敛性, 与已有实验值符合较好。     

风力机翼型非定常流场POD和EPOD分析

风力机翼型绕流对整机性能以及气动噪声水平具有重要的影响.采用大涡模拟与Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H)方程相结合的方法,求解风力机翼型的非定常流场及远场气动噪声.通过本征正交分解(POD)方法提取翼型在8°攻角下的涡量流场模态.模态结构表明,尾缘涡团和层流分离泡是翼型主要流动的非定常特征.通...     

胃食管反流病中医药论治临床效果观察

探究胃食管反流病中医药论治临床效果。师承甘肃中医药大学附属医院脾胃科汪龙德教授从2016年1月至2017年1月门诊诊治的胃食管反流病患者中,随机抽取60例,并平均分为两组:对照组和观察组。在对照组患者治疗中,使用常规的西医治疗方法;在此基础上,观察组治疗患者中,加入中医药治疗,4个疗程后对两组患者的临床疗效进行对比分析。经过4个疗程的治疗之后,根据检查数据,发现对照组的治疗有效率为83%;观察组有效率为93%;观察组明显优于对照组的治疗效果。其之间的差异具有统计学意义(P0.05)。胃食管反流病采用中医药论治具有显著的积极作用,能够提高其治疗效果。值得在临床上推广应用。     

基于本征维数和置信度的行为序列分割

人机交互研究领域中行为分析与识别是当前研究的一个热点,行为序列分割是行为分析与识别的基础.鉴于强度摄像机视频在进行行为分割时对光线、视角变化过于敏感,提出了一种由深度视频提取的骨架信息,基于本征维数与置信度二次判断的无监督行为序列分割算法.首先,通过Kinect跟踪人体20个骨骼关节点数据,获得视频中人的姿态,通过提取关节点极坐标位置信息来描述行为特征;然后通过奇异值分解(sigular value decomposition,SVD)估计行为序列的本征维数,确定数据对应的低维流形,通过检测特征数据在该流形上投影误差的突变来找到分割帧,并对分割出来的行为序列进行类别标记.每找到一个分割帧就对当前标记类包含样本和当前标记类的前一类包含样本进行基于置信度的二次判断,找到前一类最优分割帧并初始化继续分割.最后采用随机森林模型对分割结果进行识别验证.实验结果表明采用本文算法可以明确分割出代表不同模式的行为片段.