基于LabVIEW的一维有限深方形阱中粒子能级与波函数可视化程序设计

编程实现了基于LabVIEW的一维有限深方形阱模型的自动精确数值求解和实时绘制图像解,并可通过网络实时网页浏览和操作现场端的LabVIEW程序。该网络化LabVIEW可视化程序用求数值解和图像解的方法引入一维有限深方形阱的教学中,使学生很容易理解量子力学的基本概念,加强了理论学习效果,同时又能激发对新知识探索研究的兴趣,是物理、化学等学科科研与教学重要的辅助工具。     

民营社区卫生服务机构就诊患者的情况分析

目的 通过对武汉市民营社区卫生服务机构的调查,针对就诊患者就医情况、服务态度进行分析.结果 "服务便利性"是患者选择民营社区卫生服务的主要目的 ;民营社区卫生服务机构重视服务质量,讲究服务理念,以良好的服务、较低的价格赢得市场竞争,但其还不太重视公共卫生服务,居民对此满意度较低.结论 纳入区域卫生规划、注重服务态度、提供简捷便利的医疗服务是民营社区卫生服务机构赖以生存和发展的基础.提高医疗技术水平、降低医疗药品价格、改变服务方式、完善公共服务的功能是民营杜区卫生服务尚需努力的方向.     

基于模糊免疫方法的次同步阻尼控制器设计

高压直流输电系统在一定条件下可能引发系统的次同步振荡。基于复数力矩系数原理与模糊免疫的方法设计了次同步阻尼控制器。该控制器检测到系统的次同步振荡信号后，能根据振荡情况对控制器参数进行自适应调整，整个控制器结构简单、稳定性强且易于工程实现。以2008年南方电网贵广Ⅱ直流系统为例，电磁暂态时域仿真结果表明了该方法应用于次同步阻尼控制器设计的有效性。     

自动垂直钻井工具纠斜控制实验研究

为了探讨井下纠斜控制的客观规律，基于自动垂直钻井工具原理样机，开展了井斜自动控制的实验研究。通过分析基于重力加速度计的井斜测量?理，并结合样机纠斜机构的工作原理，提出了对各纠斜机构的工作区域进行合理划分的实施方法，并根据该方法以及借助虚拟仪器技术实现了在原理样机上的井斜实时控制系统的开发。借助该套系统，目前已可实现不小于0.15°的井斜控制精度。     

井下实时测斜的理论分析与实验研究

通过建立二维重力加速度计在旋转状态下的数学模型,在指出了离心力和切向惯性力是影响井斜动态测量的主要因素的基础上,提出了利用低通滤波器滤除转动导致的附加信号的井斜动态测量方法.利用ADAMS仿真验证了该理论的正确性,并通过不同情况下的实验数据进行比较分析,证明了井斜动态检测方法是可行的.     

元迁移学习在少样本跨域图像分类中的研究

目的 现有基于元学习的主流少样本学习方法假设训练任务和测试任务服从相同或相似的分布,然而在分布差异较大的跨域任务上,这些方法面临泛化能力弱、分类精度差等挑战。同时,基于迁移学习的少样本学习方法没有考虑到训练和测试阶段样本类别不一致的情况,在训练阶段未能留下足够的特征嵌入空间。为了提升模型在有限标注样本困境下的跨域图像分类能力,提出简洁的元迁移学习（compressed meta transfer learning,CMTL）方法。方法 基于元学习,对目标域中的支持集使用数据增强策略,构建新的辅助任务微调元训练参数,促使分类模型更加适用于域差异较大的目标任务。基于迁移学习,使用自压缩损失函数训练分类模型,以压缩源域中基类数据所占据的特征嵌入空间,微调阶段引导与源域分布差异较大的新类数据有更合适的特征表示。最后,将以上两种策略的分类预测融合视为最终的分类结果。结果 使用mini-ImageNet作为源域数据集进行训练,分别在EuroSAT(EuropeanSatellite)、ISIC(InternationalSkinImagingCollaboration)、CropDiseas(Cr...     

基于级联生成对抗网络的人脸图像修复

人脸图像修复技术为近年来图像处理领域的研究热点。该文提出一种基于级联生成对抗网络的人脸图像修复方法,从生成器、判别器、损失函数三个方面进行改良。生成器采用由粗到精的级联式模型,并结合密集连接模块使所修复区域更加精细;判别器采用局部与全局特征相融合的双重判别式模型以提升判别准确性;损失函数采用最小化重构损失和对抗网络损失相结合以获得更好训练效果。基于CelebA数据集的实验显示,该方法可实现面部区域丢失50%以上的人脸图像修复,在客观评价指标PSNR和SSIM上,较现有方法分别提高了1.1~7.5 dB和0.02~0.15。从主观效果来看,该方法修复的人脸图像拥有更丰富的细节、更显自然。     

网络文学勃兴中的“孤独狂欢”与“无限牢笼”探析

网络的勃兴成就了网络文学,网络的自由开放,使之欲将成为未来文化的引领者,同时也导致其不断转向＂数字化生存＂的境况。＂超文本＂技术的广泛运用,令原有的文本形态发生＂格式化＂般的裂变,挣脱了原有秩序和内在规则的束缚,由此扩大了文学的多元共享空间;同时,网络文学的积弊也随之显现。     

基于模糊关联的复杂产品模块化设计方法及其应用

复杂产品的模块化设计在很大程度上依赖于其零件间关联关系的确定。但是依赖知识与经验的零件间关联评价信息往往存在诸多不确定性,在以往的模块化设计方法中很少被涉及。为了解决这一问题,提出了基于模糊关联分析与求解的复杂产品模块化设计方法。发展了一种模糊证据推理算法用于对零件间的异构多准则关联关系进行融合,从而有效处理了零件间关联关系确定过程中准则多、信息存在模糊与缺失的问题,实现了零件间综合关联关系的量化。以此为基础,构建了以模块内平均模糊聚合度高、模块间平均模糊耦合度低为驱动目标的数学规划模型。将模糊非支配机制引入粒子群算法,发展了一种基于模糊非支配解的多目标离散粒子群算法,对构建的复杂产品模块化数学规划模型进行求解。采用模糊逼近理想解排序法对所求得的模糊非支配解进行优选,从而获得最优的模块化设计方案。结果表明,所提出的方法能够有效处理复杂产品模块化设计过程中不确定信息的转化与传递。以柱塞泵的模块化设计为例进行数值仿真,验证了该方法的可行性与有效性。