最大度为6的极大外平面图的完备色数

证明了最大度为６的极大外平面图的完备色数为７。     

直馏轻质油辛烷值增强剂研究

直馏轻质油改性剂是针对直馏轻质油的油品特性而研制的，以千分级添加量即能显著改善直馏轻质油的燃烧性能，使其辛烷值提高至７０￣８０（ＭＯＮ），各项指标达到内燃机的使用要求，长时间使用对发动机无不良影响。该添加剂除适用于直馏轻质油外，还可用于普通汽油的改性，可显著提高其辛烷值，节以降耗，改善排放，是一种新型的节能环保产品。     

唐家河自然保护区扭角羚种群动态及稳定性研究

１９８６年唐家河自然保护区内扭角羚的实际数量为４８０－５２０头,作者通过Ｌｅｓｌｉｅ矩阵的方法,预测了该保护区的内扭角羚种群１９８６－２００４年每隔３年各年份的理论数量分别为７１５,９６４,１３５８,１８４１,２５６４,３５８４头。讨论了该保护区扭角羚最适数量的应控制在１９９２年的９６４头,最大维持量不得超过１９９５年１３５８头。     

间羟基苯甲酸邻菲Luo啉钆（Ⅲ）,镝（Ⅲ）三元配合物的合？…

合成了间羟基苯甲酸邻菲Ｌｕｏ啉钆（Ⅲ）、镝（Ⅲ）三元配合物。通过元素分析、红外与紫外光谱、Ｘ－射线粉末衍射、差热－热重分析和固体配合物导电性能等方法,对三元配合物进行了结构与性质研究。     

基于荧光效应的小分子抗癌药物释放体系研究进展

近年来,随着癌症发病率的不断升高,癌症治疗技术的更新和发展显得尤为重要,特别是化学疗法(Chemotherapy)的提出促进了荧光小分子抗癌药物释放体系的研究。 将具有荧光效应的有机小分子与抗癌药物结合在一起,使得药物释放体系表现出低毒性、优异的癌细胞靶向性和方便药物跟踪监测等特点。 因此,设计不同性能的前药可以研究抗癌药物释放的动力学过程,为实现癌症的精准治疗提供有力的工具。 本文主要介绍了基于喜树碱、SN-38和阿霉素等前药的研究进展,并对其发展前景作了展望。     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

低频周期驱动八极形变的经典混沌现象

求解了粒子在扁椭球谐振子附加低频周期驱动八极形变势场中运动时的哈密顿正则方程．通过粒子在相空间的轨道运动，z方向的功率谱以及粒子的经典能量随时间的演化等分析，发现低频驱动八极形变加剧了系统的非线性：粒子的运动比无驱动时更容易趋向混沌，频谱更复杂，能量的大小变化也呈现多种形式．     

心理疲劳发生的认知神经机制

心理疲劳是人们长时间从事脑力活动而形成的一种包括认知、情绪和行为改变的复杂心理现象.心理疲劳的发生有个体差异,它与奖赏得失的衡量、错误监控受损和信息加工扰乱等因素有关.回顾近十年相关研究,发现心理疲劳发生的神经生理机制主要涉及多巴胺、感觉运动门控、自主神经(迷走神经和副交感神经)、大脑的扣带回和基底神经节等神经系统,认...     

灾害现场信息空地一体化获取技术研究

灾情发生位置的获取以及与周边重点场所位置关系的环境重建对抢险救灾意义重大,不仅可以及时对灾害现场受困人员进行有序疏散,还可以有效减少次生灾害造成的巨大损失.但目前存在灾情现场信息采集数据与空间信息融合不够、环境无法快速重建两大技术难题.针对上述问题,在云南洱源县开展滑坡、洪涝、泥石流等自然灾害定位试验,利用无人机搭载的...     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.