可换环上全矩阵代数的若当导子和局部若当导子(英文)

令R表示含单位元1的可换环,2是R的可逆元,Mn(R)表示由R上所有n×n阶阵形成的代数.证明了Mn(R)的每一个若当导子是内导子,每一个局部若当导子是内导子.作为应用,证明了Mn(R)的每一个局部导子是内导子.     

小型数据中心气流组织及能耗优化

数据中心空调系统的首要任务是保证服务器的安全可靠运行.为了达到这个目标,很多数据中心的空调系统在欠负荷下运行,造成能源的浪费.这主要是因为气流组织的不合理造成局部区域报警从而启动了多余的制冷设备.为了节省能源和研究合理的气流组织,以一个存在上述问题的小型数据中心为例进行了研究.首先用数值分析的方法建立了数学模型,然后用实测数据提供了模拟中需要的边界条件,模拟得到其速度场和温度场情况,再用实测数据验证了模型模拟结果,然后根据实测和模拟结果用评价参数评价其能耗水平,最后提出改造方案.结果表明,在热扩散不好的区域增加智能风扇系统有效地改善了气流组织的情况,与一般的通风系统相比,这种系统每年可以降低38%的能耗.     

Gabriel单子与模范畴的局部化

通过定义Gabriel单子来刻画模范畴的商范畴与局部化范畴,证明了Gabriel单子诱导的像和余像是等价的;其像为模范畴的局部化范畴,该局部化范畴等价于Gabriel单子确定的Kleisli范畴;其余像为模范畴的商范畴,该商范畴等价于Eilengerg-Moore范畴。     

生物打印,“克隆”一个你

正全世界每天约有18个人因找不到合适的器官移植而死亡。未来,这种局面有望改善,人们或许可以通过3D打印获得移植器官近年来,3D打印技术毫无疑问已成为科技热词。而对医疗界而言,这更像是一个前所未有的造物新纪元,它预示着一场医学新革命或将来临。从仿真医疗模型、生物医疗器械,到更具个性化的移植组织或气管、更具潜力的生物高分子材料,都将聚拢于3D打印麾下。     

结合局部二元图特征的运动目标阴影抑制方法

针对基于局部二元图纹理的阴影区分算法不能有效抑制暗阴影边缘的问题,提出了一个结合图像边缘信息的改进方案.当进行阴影抑制时,对不在边缘上的像素直接通过比较前景像素及其相应背景像素的局部二元图纹理值进行区分;否则,以待判定的像素为中心,设定一个滑窗,对滑窗内相同位置的前景像素与背景像素的局部二元图纹理值进行比较,统计滑窗内纹理值相同的像素对的数量.若该数量大于一定的阈值,则判定中心像素为背景像素,否则为目标像素.实验结果表明:改进方案能适应阴影的明暗程度变化,消除仅使用局部二元图时存在的伪阴影边缘,所增加的计算量与阴影区域的大小成比例.     

二维局部Z2-系统与不可定向闭曲面

用多面体构造流形(代数簇)是环簇理论中的一个经典技巧.通过局部Z_2-系统我们可以将这种构造推广到实流形上.在本文中,作者给出了这类流形的欧拉数的计算公式,并证明了所有的不可定向闭曲面都可以由二维局部Z_2-系统来实现.     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于Log-gabor小波的运动目标阴影检测

针对阴影覆盖前后的场景纹理相似的特点和Gabor小波在纹理特征提取上的不足,利用Log-gabor在纹理特征提取上的较优性能及对光照的不敏感性,提出一种基于Log-gabor的运动目标阴影检测方法.首先根据阴影在颜色空间的特点,利用像素点亮度变化规律,对前景中包含阴影的运动目标进行检测,提取疑似阴影区域.然后对疑似阴影区域分块,获取块Log-gabor纹理特征.最后,针对运动目标和道路纹理区别,提出合理有效的阴影判定准则,使用判定准则识别阴影.实验结果表明,所提方法在不需场景先验知识情况下,能较快较准确检测出阴影.     

基于WordNet语义知识库的英语学习者作文局部连贯自动评价

首先从中国学生英语口笔语语料库中随机抽取80篇同题作文作为研究语料,利用WordNet语义知识库,从中提取与学习者作文局部连贯相关的预测因子;然后,将其与学习者作文局部连贯人工评分相比,通过多元线性回归分析的方法创建作文局部连贯自动评价模型.性能试验结果显示,学生作文语篇局部连贯人工评分与局部连贯评价模型预测值之间的线性关系较强;与同类模型相比,预测结果更为可靠.     

正则图点可区别全色数的一个上界

图G的一个正常全染色被称作点可区别全染色,如果G中任意两个点的色集合不同,其中每个点的色集合包含该点及其关联边的色.应用概率的方法得到了n个点的k-正则图G的一个点可区别全色数的较小上界.