高维多项式理想的实根计算

研究高维多项式理想实根的计算。对于给定的高维多项式理想,首先通过一个典范同态映射将其转化为扩张多项式环中的零维理想。基于零维实根是实极大理想的交集的结论,该扩张理想的实根可以在新的多项式环中计算。最后,通过理想的收缩,把实根收缩回原多项式环,便可得到高维多项式理想的实根。     

界面扩张流变法研究C12mimBr对Gemini12-2-12在空气/水界面聚集行为的影响

采用界面扩张流变技术研究了季铵盐偶联表面活性剂C₁₂-(CH₂)₂-C₁₂·2Br (Gemini12-2-12)及其与离子液体表面活性剂溴化1-十二烷基-3-甲基咪唑(C₁₂mimBr)复配体系的动态界面张力、扩张流变性质和界面弛豫过程等, 探讨了C₁₂mimBr 对C₁₂mimBr/Gemini12-2-12 混合体系界面性质的影响及C₁₂mimBr 对Gemini12-2-12界面聚集行为影响的机制. 结果表明, 随着离子液体表面活性剂的不断引入, 体系界面吸附达到平衡所需的时间逐渐缩短, 扩张模量和相角明显降低, 界面吸附膜由粘弹性膜转变为近似纯弹性膜; 同时, 界面及其附近的弛豫过程也发生显著变化, 慢弛豫过程消失, 快弛豫过程占主导地位, 且离子液体浓度越高, 快弛豫的贡献越大. 这些界面性质的变化主要归因于离子液体表面活性剂C₁₂mimBr参与界面形成及两表面活性剂在界面竞争吸附的结果. 少量离子液体表面活性剂C₁₂mimBr 的加入可以填补疏松的Gemini12-2-12 界面上的空位, 形成混合界面吸附膜. 随着C₁₂mimBr 含量的增加, 嵌入界面的C₁₂mimBr 分子数不断增多, 导致界面上相互缠绕的Gemini12-2-12烷基链“解缠”, 在体相和界面分子扩散交换的过程中“解缠”的Gemini12-2-12分子从界面上解吸回到体相, 与此同时, C₁₂mimBr 分子相对较小的空间位阻及较强的疏水作用促使其优先扩散至界面进而取代Gemini12-2-12分子, 最终界面几乎完全被C₁₂mimBr分子所占据.     

Micro-CT参数对骨质疏松性椎体压缩性骨折术后复发的预测价值

本研究探讨Micro-CT参数对骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)患者术后复发的预测价值。选取OVCF患者127例,根据术后6个月骨折复发情况分为复发组(n=41)与未复发组(n=86)。患者均接受Micro-CT检查,对比两组Micro-CT参数,即骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)、骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI),以及骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC),分析各参数与BMD、BMC及术后复发相关性,并评价各参数对术后复发的预测价值。结果显示,复发组骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)低于未复发组,骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI)高于未复发组(P<0.05);BV/TV、Tb.Th与骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC)呈正相关,Tb.Sp、SMI与BMD、BMC呈负相关(P<0.05);将年龄、BMD、BMC等其他因素控制后,BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th、SMI与OVCF术后骨折复发显著相关(P<0.05);BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th、SMI联合预测OVCF术后骨折复发的曲线下面积(AUC)最大,为0.888(P<0.05)。提示Micro-CT参数在OVCF患者中呈异常表达,采用Micro-CT检查可为临床预测OVCF术后骨折复发提供科学指导。     

经典N=2李共形超代数的导子和第二上同调群

研究了经典N=2李共形超代数的导子和第二上同调群的结构,并应用第二上同调群的结果确定了该李共形超代数的泛中心扩张.     

弱Hopf代数上的Militaru-Stefan提升定理

本文研究了弱Hopf-Galois扩张的扩张模.利用忠实平坦的弱Hopf-Galois扩张理论,研究了弱Hopf代数上的Militaru-Stefan提升定理,推广了文献[10]中的相应结果.进一步地,通过诱导模的自同态环的cleft扩张刻画了弱稳定模.     

全空间中一类非局部问题非平凡解的存在性

利用变分方法研究了R~N上一类带有临界非线性项的p-Kirchhoff型问题非平凡解的存在性.首先得到了该问题的能量泛函并证明了其具有山路引理的几何结构.其次给出了山路值c的一个上界并且证明了相应的(PS)_c序列是有界的.最终利用集中紧性原理及其它相关知识证明了能量泛函满足(PS)_c条件,从而表明了能量泛函存在非零的临界点,即证明了该问题至少存在一个非平凡解.     

基于Mel频谱值和深度学习网络的鸟声识别算法*

为了增强网络对鸟鸣声信号的特征学习能力并提高识别精度,提出一种基于深度残差收缩网络和扩张卷积的鸟声识别方法。首先,提取鸟鸣声信号的对数梅尔特征及其一阶和二阶差分系数组成logMel特征集作为网络模型的输入;其次,通过深度残差收缩网络自动学习噪声阈值,减少噪声干扰;然后,引入扩张卷积增大卷积核感受野并利用注意力机制使网络更关注关键帧特征;最后,通过双向长短时记忆网络从学到的局部特征中学习长期依赖关系。以百鸟数据birdsdata鸟声库中的19种中国常见鸟类作为实验对象,识别正确率可以达到96.58%,并对比模型在不同信噪比数据下的识别结果,结果表明该模型在噪声环境下的识别效果优于现有模型。     

Analytical Solutions to Expansion of Cylindrical Cavity in Linear Softening Soil

Based on the results of conventional triaxial compression tests for a soil, a trilinear elasto-plastic model is proposed to simulate the stress-strain softening curve. According to this curve, the constitutive relation between the bulk strain and two pr…     

临界空穴扩张比准则的适用性

用新研制成的DE36平台钢制的轴对称和平面应变试样,进一步考察了临界空穴扩张比V_(Gi)准则[1]、[2]、[3]的适用性。实验和大应变有限元理论计算结果表明,V_(Gi)准则适用于所研究材料。文中指出,按V_(Gi)准则可根据试样或构件材料中V_G的发展变化来预起裂位置。