深凹露天矿高陡边坡稳定性分析与设计优化

以首钢水厂铁矿为依托工程,在系统的边坡工程地质勘查、岩体结构、水文地质调查与渗流场分析、矿区地应力场测量和矿岩物理力学特性测试的基础上,采用固-流耦合的有限差分法、离散单元法和极限平衡分析法相结合的方法,进行了水厂铁矿高陡边坡稳定性的系统分析研究和边坡优化设计,使水厂铁矿各分区的总体边坡角提高了1～6°.     

3104深冲铝板织构对初始R值的影响

以深冲铝板R值的在线检测为应用背景,塑性变形滑移系开动的过程为出发点,分析了初始滑移系选取的方式,并计算了不同取向3104铝合金板的初始R值.结果表明,织构是决定板材R值最主要的因素,其中初始R值是实测R值的重要组成部分.3104铝板中存在的织构组分决定其R0值最低、R90值最高.计算表明,{111}面织构有利于在明显降低制耳效应的前提下,大幅度提高铝板的深冲压性能.     

论政府技术创新激励政策

政府要通过一系列的技术创新激励政策,提高科技人员创新积极性,引导企业围绕国家经济发展战略进行技术创新,营造良好的社会氛围,加快科研成果的普及.政府在技术创新激励政策制定中,要坚持公正、公平、公开的原则,实行分类激励,把直接激励和间接激励、物质激励和精神激励有机结合起来.政府还要为企业技术创新创造良好的外部环境,增加对企业技术创新的投资,健全技术创新中介服务体系,加快科技立法,促进产学研联合攻关,构建技术创新的人才体系.     

Simple scaling relations in geodynamics： the role of pressure in mantle convection and plume formation

Scaling relations are important in extrapolating laboratory experiments to the Earth‘s mantle. In planetary interiors, compression becomes an important parameter and it is useful to explore scalings that involve volume. I use simple volume scaling relations that allow one to extrapolate laboratory experiments and upper mantle behavior, in a thermodynamically self-consistent way, to predict lower mantle behavior. The relations are similar to the quasi-har-monic approximation. Slabs and plates have characteristic dimensions of hundreds of kilometers and time constants of 100 million years, but the volume scalings predict order of magnitude higher values in the deep mantle. The scaling relations imply that the deep mantle is a sluggish system with ancient features. They imply irreversible chemical stratification and do not favor the plume hypothesis.     

二十二碳六烯酸乙酯对沙土鼠缺血再灌注脑损伤及水肿作用的研究

研究二十二碳六烯酸乙酯(E-DHA)对沙土鼠缺血再灌注脑损伤及其脑水肿的影响.选用雄性断奶沙土鼠灌胃给予二十二碳六烯酸乙酯(150 mg/(kg·d))或等体积溶媒10周,阻断沙土鼠双侧颈总动脉血流10 min,造成缺血再灌注模型;测定再灌注后脑组织中丙二醛(MDA)水平,还原型谷胱甘肽(GSH)含量,超歧化氧化酶(SOD)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)和钾、钠-ATP酶(Na ,K -ATPase)活性,脑水含量,钠、钾离子浓度及海马CA1区神经细胞存活百分数.结果表明:E-DHA预处理显著降低缺血再灌注沙土鼠脑组织MDA水平,阻止GSH含量、GSH-PX和Na ,K -ATPase活性下降,而对SOD的活性未表现出明显作用;E-DHA亦调节缺血再灌注沙土鼠脑组织钠、钾离子浓度,减轻缺血再灌注所致的脑水肿和神经细胞死亡.提示E-DHA对脑缺血再灌注脑损伤有显著保护作用,机制可能其与抗氧化作用有关.     

现代脑科学与教育

脑科学的不断进步,使其在教育中的应用经历了四个阶段.现代脑科学研究中的基础神经 生物学和脑的高级功能两个不同研究层面对教育实践都有重要的启示,其中对神经突触的增长模 型、突触的可塑性、阶段性、经验与环境对脑发展的影响和学习与记忆、多元智力理论及情绪的脑机 制研究的不断发展,对教育的可行性、必要性和适时性给予了新的启示.     

深盆气圈闭判识方法与应用

判识深盆气圈闭一般有 3种方法 :地质条件叠合法 ,理论模拟计算法 ,探测结果推定法。在深盆气勘探开发的不同阶段 ,由于研究的内容不同 ,对深盆气圈闭的判识采用的方法也不同。利用这 3种方法识别深盆气圈闭 ,可以确定圈闭的分布和发育范围 ,同时认为 ,深盆气圈闭的形成存在一个地质门限 ,进入这一门限 ,深盆气才可在圈闭内聚集成藏。将实际资料分析与理论计算相结合 ,预测了鄂尔多斯深盆气圈闭的发育范围 ,可为该盆地深盆气的勘探与开发提供依据     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。