抗Gleevec(STI-571)耐受的Bcr-Abl蛋白酪氨酸激酶抑制剂研究进展

综述了抗G leevec(ST I-571)耐受的B cr-A b l蛋白酪氨酸激酶抑制剂的研究进展,主要介绍了PD 166326,BM S-354825,AM N 107和ON 012380四种酪氨酸激酶抑制剂.     

基于改进RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进R RT*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过...     

满山香子中水杨酸甲酯2-O-β-D-木糖基(1→6)-β-D-葡萄糖苷的分离与鉴定

满山香子75%乙醇提取物的正丁醇萃取物,经大孔树脂柱色谱、Sephadex LH-20柱色谱、硅胶柱色谱和制备薄层色谱等色谱方法分离,得到1个糖苷类化合物,其化学结构经UV、I R、1HNM R、13CNM R、M S和元素分析确定为水杨酸甲酯2-O-β-D-木糖基(1→6)-β-D-葡萄糖苷。该化合物为首次从该植物中分离得出。     

基于NS的MPLS组播的仿真实现

针对现有的NS网络仿真器不能直接对MPLS组播进行仿真的情况,通过对NS中的MPLS模块进行扩展,使NS较好地支持对MPLS组播的仿真。网络仿真实验表明,本文的方法是有效的而且是可行的。     

可重构智能表面辅助大规模MIMO通信波束成形设计

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。     

轮履模式可切换的移动机器人建模与控制

针对履带式机器人存在身体重、能效低、磨损大等问题,提出一种模式可切换的轮履复合式移动机器人,用动态平衡的双轮运动来克服传统履带式移动的弊端,从而兼顾轮式和履带的优点。将机器人等效为倒立摆系统,运用拉格朗日方法建立了非线性动力学模型;针对机器人不同摆臂姿态下的动态平衡和轮履2种模式的平稳切换,基于线性化模型设计了线性二次型调节器（linear quadratic regulator,LQR）,并在状态反馈处加入平衡点姿态补偿。仿真结果表明,姿态补偿后的LQR控制器不仅能实现在不同摆臂姿态下对参考输入的快速无超调响应,而且能有效抑制摆臂运动带来的干扰,使得机器人的位置偏差小于0.02 m,俯仰角偏差小于0.007 4 rad,保证了轮履模式切换过程的快速与稳定。     

中国古代的漏箭制度

漏箭是中国古代最主要的计时、守时的仪器漏刻中的显示时间推移的部件,在一年内,一般用多支漏箭来显示不同时日的时刻推移,人们先后取用不同的准则,制定了各异的漏箭制度.如有“一气一易”的48或25支漏箭制度,有“每差一刻为一箭”的41或21支漏箭制度.每支漏箭又各有不同的刻度方法,以符合实际时刻的推移.     

有限自动机积的初(末)态试验序列、UIO序列和同步序列

主要对积运算后有限自动机的初(末)态试验序列、U IO序列和同步序列进行了讨论,给出了积运算后的有限自动机与积运算前有限自动机的初(末)态试验序列、U IO序列和同步序列的联系,并给出了极小有限自动机的初态试验序列与U IO序列间的联系。     

2(5H)-呋喃酮的水相Diels-Alder反应

研究了2(5H)-呋喃酮、5-羟基-2(5H)-呋喃酮与环戊二烯发生Diels-Alder反应,产物用FT-IR、1HNMR、MS进行了表征。该反应在水相中进行时,反应时间为0.5 h,比在有机相反应的时间大大缩短。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。