曹娥江径流特性及其对河口冲淤的影响

曹娥江径流具有浙闽山溪性强潮河口的若干特征,径流年际、年内变幅较大,洪水暴涨暴落,洪枯比极大,年内存在两个汛期,即梅汛期和台风汛期. 根据曹娥江径流特性,本文讨论了曹娥江河口河床洪冲枯淤变化特性,径流对潮汐大小的间接影响以及径流对曹娥江口门外主槽出口方向的影响.     

基于真实数据的天文教学实践探索

介绍在利用斯隆数字巡天数据进行宇宙探索的教学和研究案例的基础上,以真实数据平台万维天文望远镜为例,描述华中师范大学天文学类课程基于真实数据的天文教学实践探索,主要从WWT平台提供良好的资源环境、是良好的信息加工工具、是良好的研发平台3个方面予以陈述.     

2-苯基-1,3,4-噻二唑衍生物的合成与活性评价

合成18个2-苯基-1,3,4噻二唑系列化合物并评价其对吲哚胺2,3-双加氧酶1(Indoleamine 2,3-Dioxygenase1,IDO1)抑制活性。生物上建立酶活性检测体系,检测2-苯基-1,3,4噻二唑类化合物的IDO1抑制活性。结果表明对18个噻二唑类化合物进行酶活性检测,分析得到相关的构效关系,其中A16表现出较好的IDO1抑制活性。     

基于K-L变换的手部软组织损伤红外热像图处理研究

近年来,红外热像技术为人体关节的检测提供了一种新的方法.随着该技术不断成熟和图像处理算法的不断改进,使得红外热像图的分析得到了提高.经过拍摄大量的红外热像图,并且对其预处理后,采用K-L变换降低样本的维数,并且生成特征空间,将待识别的红外热像图投影到这个低维特征空间.然后计算出与待测样本最近的训练样本,最终找到手部软组织受损部位.     

基于连通度的多跳传输路由算法

针对由各种功能不同的传感器构成的无线传感器网络,提出了一种基于连通度的多跳传输的路由协议(MHTA),该算法根据网络中节点能量分布的不同,引入权重因子作为调节参数进行簇头选举,选举过程中综合考虑了各节点消耗能量,与基站的邻近程度和周围邻节点的数目.为了减少在数据传输过程中消耗的能量,提出了一种簇内多跳和簇间多跳相结合进行数据传输的方法.模拟实验结果证明:该算法能够降低簇头能量消耗,均衡网络负载,从而延长网络生存时间.     

梳状聚合物研究进展

梳状聚合物是一类具有高接枝密度的接枝型共聚物。由于高密度接枝的侧链之间相互排斥,导致梳状聚合物主链被迫伸直,整个梳状聚合物表现出棒状构象。同时,相比于一般线形聚合物而言,梳状聚合物分子量较容易达到很高,形成几十到上百纳米尺寸的结构,因此有着广泛的应用前景。目前,人们对于梳状聚合物的研究集中于其合成、结构以及性能等领域,其中主要基于对柔性侧链、柔性主链梳状聚合物的研究。本文对于梳状聚合物的合成、刚性主链和刚性侧链梳状聚合物发展现状以及梳状聚合物的性质和应用进行了总结。     

纠缠相干态的纠缠浓缩

利用线性光学元器件对光场量子态进行操纵,可以实现远程的量子纠缠调控和量子通讯.通过分析光学分束器对相干态光场的作用,发现当初始光场态是两个两部分纠缠态的直乘时,让其中的两模通过光学分束器作用后再对其进行光子计数,另外两模将会塌缩到新的纠缠态.基于这个特点,提出了一个实现部分纠缠相干态纠缠浓缩的方案.在这个方案中,两个部分纠缠相干态被用来作为量子信道,通过光学分束器作用后对光场进行光子数探测时,如果测量到光场的两模分别处于奇光子数态和零光子数态,则光场另外的两模将塌缩到最大纠缠态,从而完成纠缠浓缩的过程.计算结果表明,对于纠缠相干态,无论其初始的纠缠是多么微弱,利用这种方法总有一定的几率可以从中提纯出最大纠缠态.     

改进共轭梯度法求解无约束二次凸规划问题

针对共轭梯度法求解无约束二次凸规划时,在构造共轭方向上的局限性,对共轭梯度法进行了改进.给出了构造共轭方向的新方法,利用数学归纳法对新方法进行了证明.同时还给出了改进共轭梯度法在应用时的基本计算过程,并对方法的收敛性进行了证明.通过实例求解,说明了在求解二次无约束凸规划时,该方法相比共轭梯度法具有一定的优势.     

有限集上可用于多路存取信道的一般叠加码

一般二元叠加码(p,r,d)-superimposed codes(SC)是Kautz和Singleton码的推广,在有限集[n]上构作了(P,r,d)-SC码,并介绍了它在多路存取信道竞争消解方面的应用.     

基于粒子群算法的变权累加生成的GM(1,1)模型

根据灰色系统的新信息优先原理可知新信息对认知的作用大于旧信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性.针对这一问题引入了变权累加生成的方法,并对变权累加生成在单调性、灰指数规律、凸性等方面的性质进行了研究,得到变权累加生成序列具有单调递增性,具有较强的指数规律,并具有下凸性,这些性质是高精度建模的保证,然后建立了基于变权累加生成的GM(1,1)模型,并运用粒子群算法确定了变权累加生成的权重.通过具体的算例计算表明,变权累加生成的GM(1,1)模型能够提高模型的模拟和预测精度.