三软煤层巷道冒落机理及锚索桁架联合控制技术

随着煤炭开采深度的不断增加,地层压力的升高,受构造的影响更为突出,处于“三软”煤层中的巷道失稳现象越来越严重,维持巷道稳定更为困难,开展三软煤层巷道冒落机理研究对于煤矿安全生产具有重要的意义.某矿1201工作面回风巷受开采煤层、围岩物理力学性质、地层构造、地下水、支护方式等多重因素影响,在705～715m段发生冒顶事故,严重影响了正常生产.详细分析多重影响因素后,应用破碎软岩理论及极限自稳隐形拱理论研究了三软煤层巷道的冒落机理;基于此应在该矿1201工作面运输巷易冒落段巷道支护中,应用了锚索桁架+钢棚的联合控制技术.实践表明:巷道支护效果良好,保证了工作的面的正常回采.     

弱耦合Rossler振子中广义扩展相的周期态

提出了耦合势这一新概念,定义了耦合势数H(τ)的形式,它能很好地确定扩展相位的分布.用相同Rssler耦合振子作为模型进行了具体分析.这一理论对其他不同系统同样有效.     

日本経済高度成長期における産業政策

はじめに 戦後復興期と朝鮮戦争を経て、日本経済は高度成長期に突入した。1950年代半ばから70年代初めにかけて、実質成長率は10%前後を記録した。この欧米に追いつくために走ってきた長い過程において、通商産業省がどのような産業政策を行ったのか、茲に産業構造政策の展開、国際貿易及び資本自由化の進展、技術革新の進展に分けて、説明したいと思う。     

我国企业还不是研究开发的主体

使企业成为技术创新的主体是实现我国经济增长方式根本转变的关键。企业是技术创新的主体,首先必须是研究开发的主体。企业是研究开发的主体表现为企业是R&D投入的主体、R&D活动的主体和研究开发产出的主体。对比中国和其他国家的研究与发展统计数据发现,我国企业还不是研究与发展的主体。 1.从企业研究与发投入衡量 研究与发展投入的两个重要指标是研究与发展经费投入和研究与发展人员投入。在市场经济国家,企业是研究与发展经费投入的主体(表一)。 从研究与发展经费的来源分布看,美国、日本、德国、英国等工业化发达国家的研究与发展经费主要来自企业,政     

抗家蚕抗菌肽单克隆抗体杂交瘤细胞系的建立

首次报道了抗家蚕抗菌肽（一种小分子多肽）单克隆抗体杂交瘤细胞系的建立．用ＦＰＬＣ纯化家蚕抗菌肽（ＡＢＰ）获得了电泳一条带的均一样品；将它与辣根过氧化物酶（ＨＲＰ）偶联，以此偶联物免疫ＢＡＬＢ／Ｃ鼠．以抗菌肽—牛血清白蛋白（ＡＢＰ－ＢＳＡ）做包被物ＥＬＩＳＡ筛选出５个阳性杂交瘤细胞株，冻存复苏后得到三个稳定分泌抗体的阳性细胞株，抗体ＩｇＧ亚型为ＩｇＧ２ａ．统计了杂交瘤的染色体数     

基于GPU的MATLAB计算与仿真研究

图形处理单元(GPU)已经成为当今的主流计算系统的一个组成部分,现代GPU不仅是一个功能强大的图形引擎,也是一个高度并行的可编程处理器,GPU的峰值运算和内存带宽往往大幅超出其CPU所对应的峰值和内存带宽。本文介绍了基于GPU通用计算框架的JACKET加速MATLAB的计算仿真方法,通过FFT算法得出仿真结果,分析在CPU和GPU运行环境下的GFLOPS和加速比,最后得出基于GPU的MATLAB计算仿真程序运行效率在JACKET的加速下大大提高了。     

加强水电管理 节约用水用电

咸宁市商务局作为政府工作部门,必须在节约资源和节约能源方面作出表率,发挥积极的带头作用,以扎实的工作建设节约型机关。     

模型故障诊断中测量点优选的一类期望熵法

基于“第１原理”的诊断方法,给出二个极优的测量点选择方法,其时间复杂性为０,算例表明通用性好,精确性高,与ｄｅ Ｋｌｅｅｒ法不同,文中使用二值的结构模型,用结构信息划分候选诊断。     

英东萨尔图低渗透砂岩油藏单砂体内部相对高渗透段定量识别

通过对岩心分析化验数据分析整理,总结出渗透率极差法、累计渗透率贡献值法、驱动压力梯度法定量求取低渗透储层单砂体内部高渗透段的下限值,3种方法相互验证.强水动力条件是低渗透砂岩油藏单砂体内部高渗透段的沉积成因,后期次生溶蚀孔是其微观成因.高渗透段相渗曲线具有驼背型特点,初期稳定高产,后期水窜.采用贝叶斯判别分析法建立了不同渗透层段的判别函数,进行了非取心井的高渗透段的定量识别,在此基础上,详细描述了高渗透段的空间分布规律,席状砂微相的高渗透段主要发育在单砂体内的中下部,连通性好,分布面积大,长宽比为3∶2;河口坝微相的高渗透段主要分布在中部,长条状分布,长宽比4∶1.结合高渗透段的生产特征,提出封堵高渗透段,扩大波及面积,采用泡沫气驱方式提高采收率.     

VansNet轻量化卷积神经网络

近年来,研究人员们在卷积神经网络的基础上保证效率的条件下提出了轻量化卷积神经网络,其中SqueezeNet轻量化卷积神经网络在保证精度的前提下,压缩了参数,提高了整体效率。本文针对SqueezeNet网络中由于压缩参数,存在准确率不理想的问题,提出了引入残差网络,增加跳层结构和网络宽度的改进方法 VansNet,相较于AlexNet、ResNet和SqueezeNet三种卷积神经网络其计算量最小且参数量很小。实验结果表明,改进后的VansNet轻量化结构在略增加参数的前提下提高了图像分类的准确率和效率。