浅谈21世纪高校图书馆员的继续教育

论述了高校图书馆为了适应新形势的发展要求,必须建立一支高水平的图书馆员队伍,而继续教育是提高馆员素质的重要途径。阐述了馆员继续教育的内容,提出了实施馆员继续教育的几点措施。     

重复性经颅磁刺激对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱表达的影响

通过检测重复性经颅磁刺激（rTMS）对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱（CPP）表达的影响,探讨rTMS对吗啡依赖小鼠的治疗效应。30只雄性ICR小鼠随机分为对照组、CPP模型组和rTMS治疗组。CPP模型组与rTMS治疗组通过交替注射吗啡和生理盐水建立CPP模型;对照组皮下注射等量生理盐水替代吗啡。在成功建立CPP模型的基础上,rTMS治疗组采用频率为1Hz的低频脉冲磁场进行治疗,每天治疗15min,连续7d;CPP模型组进行假电磁刺激操作;对照组不作任何处理。在rTMS治疗后分别检测三组小鼠的CPP表达并进行比较。结果显示在rTMS治疗的前3d内,rTMS治疗组小鼠的CPP值显著低于CPP模型组（P < 0.01）,且维持在相对稳定的范围内。结果表明1Hz rTMS能有效抑制吗啡依赖小鼠的CPP表达,可能成为戒毒治疗的新方法。     

一类高阶中立型微分方程解的振动性

讨论了一类具有连续偏差变元的高阶中立型微分方程,运用分析方法和技巧,得到了该类方程解的振动准则,所得结果推广了部分已知的结论.     

一致连续函数的判定

函数的一致连续性是数学分析所讨论的函数的一个重要性质.本文总结了各种区间上一元函数一致连续性的若干个判别方法,帮助读者系统的掌握区间上函数一致连续性的基本知识.为进一步利用函数的一致连续性去解决问题提供强大的理论基础。     

级配对矿质颗粒体离析的影响研究及应用

 为取得不易离析的路面颗粒材料,开展了级配对矿质颗粒体离析的影响研究。首先通过实验研究,确定反映路面颗粒材料离析的试验方法;然后应用级配设计理论,设计不同级配参数的矿质颗粒体,根据各颗粒体离析试验结果,采用级配设计参数与表征颗粒体粒径分布的平均粒径与粒径分散系数,分析颗粒体级配与其离析程度的关系。研究发现,最大粒径相同的颗粒体,平均粒径和粒径分散系数存在离析程度最小的临界值,超出此临界值的颗粒体离析程度变大;临界值对应的级配为次级粒径颗粒填充上级粒径颗粒空隙时,留下适当空间的级配;且平均粒径和粒径分散系数存在良好对应关系,粒径分散系数随平均粒径的增大而减小。另外,对比分析了矿质颗粒体离析试验与沥青混合料施工离析的对应关系。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。     

基于改进RPCA的连铸过程数据可靠性研究

连铸过程数据的可靠性是连铸二冷动态控制系统成功应用的前提。针对正常连铸冷却过程慢时变、非稳态和多输入多输出特性,提出了基于改进递归主元分析方法监控连铸二冷配水过程数据的可靠性,这其中包括了用于建模的协方差阵、主元和两种报警控制限的递归更新,并通过小波除噪消除样本数据的噪声和奇异点。现场数据仿真结果表明应用此方法进行连铸过程监控可以明显减少误报的发生。     

连续/离散混合型制造系统的生产过程虚拟仿真建模

离散事件仿真建模被广泛应用于制造系统的设计及运行控制,但是很多制造系统兼有离散系统和连续系统的特点。提出一种将离散事件与连续系统结合起来的仿真建模方法,以支持动态展现这类制造系统的生产过程。该方法的主要思想是,主机内部的机构运动主要采用连续系统进行仿真建模,而主机之间的加工顺序则利用离散系统来构建其仿真模型,然后由统一的仿真管理器管理。论文详细描述了虚拟仿真引擎中的仿真时钟推动机制,并用这一方法建立了面向啤酒灌装生产线生产过程的虚拟仿真模型,说明了这一方法的可行性。     

用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.