玉米丝黑穗病菌的蛋白质多态性

对采自我国主要玉米产区的玉米丝黑穗病菌不同菌株在蛋白质和酶学水平上的多态性进行了试验研究,并进行了聚类分析.结果表明:玉米丝黑穗病菌在蛋白质和同工酶水平上存在着明显的分化现象.依据谱带聚类分析可以将23个菌株分为6组.同时发现,来自不同地区的菌株同工酶谱带无明显的变化规律,这可能表明病菌在同工酶和蛋白质水平上的生理分化地域性不明显.     

基于GEO-SLOPE分析高水头作用下水库对隧道的渗流影响

结合西(安)-合(肥)高速公路深埋隧道工程,基于GEO-SLOPE的渗流分析模块SEEP/W,分析了隧道西侧的拟建李家河水库在存在20~54 m的水头差作用下水库库水对隧道的渗流影响。给出了相应的渗流场分布,预测出了水库库水对隧道的渗流量,并结合具体情况拟定了相应的防治措施。     

安徽汉族头面部9项人类群体遗传学指标研究

抽样调查了安徽省滁州市348例(男212,女136)汉族的9项头面部遗传学指标(内眦褶、上眼睑皱褶、门齿类型、鼻梁类型、鼻孔形状、下颏类型、耳垂类型、额头发际、头发类型),分析了各指标间的关系,并与国内其他族群进行比较研究.结果表明:(1)仅有上眼睑皱褶、凸鼻梁和尖形发际出现率在性别间的差异具有统计学意义(p≤0.05);(2)仅鼻孔形状-内眦褶一对性状的相关性具有统计学意义(p≤0.05);(3)在选取的17个族群中,安徽汉族的内眦褶、上眼睑皱褶和有耳垂的出现率居较低水平,窄鼻孔和尖形发际出现率居中等偏低水平,铲形门齿出现率居中等偏高水平,凸鼻梁、突型下颏和卷发出现率居较高水平;(4)聚类分析结果显示安徽汉族的头面部9项群体遗传指标具有南方族群的特征.     

主题标引与分类标引的异同及一体化辨析

主题标引和分类标引是文献组织工作的核心. 探讨了主题标引和分类标引语言各自的特点,阐述了主题标引和分类标引语言的共性,分析了主题标引和分类标引在实践工作中的一体化原则,指出主题标引和分类标引的分析过程是一脉相承,表述内容是互补相鉴的.     

基于正交图像的头部三维模型构建

为快速构建人体头部的三维模型,提出了一种使用头部正面和侧面两张正交图像进行重建的方法.首先,利用Candide-3模型生成标准头部模型;然后,利用改进的主动形状模型(ASM)自动获取正面图像中68个特征点和侧面图像中35个特征点,并将获取的特征点与标准头部模型中的顶点进行匹配,利用匹配特征点对标准模型进行全局变形和局部变形,从而获得个性化模型;最后,对侧面头像进行仿射变换,使之与正面图像配准,并通过柱面投影和加权融合获得人脸全景纹理图,将其映射到个性化模型上以获得逼真的头部模型.实验结果表明:与传统ASM算法相比,利用改进ASM算法获得的特征点定位准确度提高了13.1%;所提方法仅需约1.2 s便可重建出具有真实感的头部三维模型,并能提供较大范围的可视角度和较丰富的深度信息.     

一种运用随机算法改进的图像检索方法

传统基于局部特征表示的图像检索方法在图像特征提取和特征相似性匹配时计算量较大,为此提出一种运用随机算法进行改进的图像检索方法。在图像特征提取方面,通过随机采样获得数量适当的像素点作为特征点,用SIFT（scale invariant feature transform）算子对随机特征点进行描述以形成图像的有效表示;在特征相似性匹配方面,采用基于随机映射的LSH（locality sensitive hashing）算法为图像特征库建立索引,并用于对所查询图像的局部特征进行高效的近似近邻搜索。实验结果表明,该方法有效降低了图像检索的计算复杂度,提高了检索效率。     

基于两相流沸腾传热模型的缸盖温度场辨析

为了更精确地研究发动机缸盖温度场的分布,在Eular多相流模型的基础上,结合Rohsenow核态沸腾传热模型,建立新的可用于内燃机缸盖水腔内过冷沸腾数值模拟的两相流模型.以某汽油机缸盖为研究对象,分别采用BDL和Rohsenow两种传热模型,利用CFD技术对其进行流固耦合传热计算和分析.结果表明,采用Rohsenow沸腾传热模型能够比BDL沸腾模型更精确地计算缸盖温度场;缸盖的最高温度192.22℃,最大应力156MPa,均满足缸盖材料的强度条件.     

热位差以及洞口净压差影响的寒区隧道温度场研究

为探究寒区隧道温度场分布规律,对国内26座已建成寒区隧道温度场实测数据进行了统计.在考虑隧道进出口高程差引起的超净压差和洞内外温差导致的热位差时,寒区隧道洞内纵向温度场呈不对称分布规律明显,低洞口段洞内纵向负温距离明显高于高洞口段.通过理论分析和数值计算并与实测数据进行对比发现:超净压差以及热位差越大,隧道纵向温度场不对称性分布越明显,且当低洞口端存在大气自然风时隧道纵向温度场不对称性更加突出.     

基于加权的具有相同移动特性的车载自组网分簇算法

针对战场环境下通信质量较低的问题,提出了一种基于加权的具有相同移动特性的车载自组网分簇算法。首先通过对移动节点的速度相似度和距离相似度进行计算,将具有相同移动特性且距离相近的节点分为同一个簇,并设置每个分簇中簇成员的最大阈值;计算移动节点的速度因子、距离因子和平均链路维持率,并在分簇中对每个移动节点的这3个因素进行加权,选取权值最大的作为首要簇头,权值第二大的作为次要簇头,首要簇头失效时次要簇头充当主要簇头角色,且主要簇头给每个成员分配了TDMA时隙,提高了通信质量。仿真实验结果表明:与WCA算法和WBACA算法相比,该分簇算法在簇结构的稳定性和分组投递率方面都有较大的改善。     

增词标引和增词管理

介绍了增词的选词标准、选词方法和判断方法以及增词使用的注意事项,阐述了增词规范及增词规范档、增词的上报。