浅埋暗挖法在市政管道工程中的应用

1 引言 随着世界各国现代化城市建设中步伐的加速,人们越来越重视对城市地下空间的开发。隧道这一历史悠久的地下建筑也越来越多的出现在地下工程中,管路隧道就是其中之一,而“浅埋暗挖法”则是市政隧道施工中重要的一种。2 对浅埋暗挖法的简要概述2.1“浅埋”“暗挖”的概念溯源 当隧道埋深超过某一临界值时,才有可能形成天然拱。习惯上,将这种隧道称为深     

全文检索模型综述

全文检索的应用导致了信息检索领域的一场革命，是文档数据库研完的核心。全文检索的首要问题是全文检索模型的选择。本文介绍了目前国内外主要的全文检索模型，总结了全文检索模型的评价标准，按照此标准对各种模型进行了分析比较，并对全文检索模型构建中一些关键问题进行了分析。     

NtPHGPx基因过表达和敲除对烟草苗期耐盐性的影响

为研究NtPHGPx基因对烟草耐盐性的影响,通过转基因技术获得NtPHGPx基因过表达和CRISPR/Cas9敲除材料,利用150 mmol/L NaCl对转基因材料处理14 d,研究盐处理下转基因材料根长、GPx酶活性、丙二醛（MDA）和过氧化氢（H₂O₂）含量的变化。结果表明,NtPHGPx基因表达在盐胁迫3 h后即受到诱导;盐处理显著抑制了野生型烟草根部的生长,提高了丙二醛和过氧化氢的积累;盐胁迫下过表达株系的根长比野生型更长,MDA和H₂O₂含量较低,而基因敲除材料根的生长则进一步受到抑制,GPx酶活性明显降低,地上部MDA和H₂O₂的积累显著高于野生型。综上所述,过表达NtPHGPx基因提高了烟草的耐盐性,而敲除NtPHGPx基因则减弱了烟草的耐盐性,推测NtPHGPx基因可能通过影响烟草体内活性氧物质的清除活性参与植株对盐害的胁迫响应。     

聚乙烯泡沫缓冲系统跌落冲击过载仿真分析

目的将聚乙烯泡沫静态压缩特性引入有限元中创建材料,并应用于跌落冲击进行过载仿真分析。方法通过聚乙烯泡沫静态压缩实验,得到材料真实应力-应变曲线,并引入基于Ansys的Crushable Foam模型,最后仿真分析聚乙烯泡沫缓冲系统的跌落冲击过载,并与跌落实验结果进行对比分析。结果聚乙烯泡沫缓冲系统的仿真冲击加速度曲线与跌落实验曲线趋势基本吻合。结论基于Crushable Foam模型的聚乙烯泡沫静态压缩性能的引入可行、有效,并为非线性缓冲系统有限元分析提供了参考价值。     

基于Ansys的不同截面密封圈密封性能仿真分析

目的对"凸"形、矩形和"Y"形截面密封圈的密封性能进行对比分析,为端面静密封形式的密封圈选型和结构设计提供参考。方法基于Ansys的大变形接触有限元分析,对3种不同截面密封圈进行应力和接触压力仿真分析,并对结果进行比较。结果 "凸"形截面密封圈在压缩过程中最大应力和最大接触压力变化均匀,最大接触压力面较宽;矩形截面密封圈最大应力变化均匀,最大接触压力在密封圈压缩量超过18%后呈现陡增现象;"Y"形截面密封圈最大应力和最大接触压力在密封圈压缩量超过18%后均呈现陡增现象,而且最大接触压力面狭窄。结论对于特定密封圈槽的端面静密封形式,"凸"形截面密封圈密封性能最优。     

简述医疗物联网技术和构架

针对"十三五"深化医药卫生体制改革规划提出的积极发展基于互联网健康服务的方针,简述医疗物联网的主要技术、基本构架以及结合雾计算的医疗物联网,在此基础上提出了医疗物联网的发展方向。     

移动ERP代理模型的设计与实现

提出了一个移动代理模型MEAM(Mobile-ERP Agcnt Model)，改善了现有的移动代理方案连接后台ERP系统兼容性差等问题。关键技术足构造了类似于数据库JDBC思想的ERP连接层的概念，使得MEAM在理论上与后台ERP系统的具体选择无关。在具体实现时MEAM选择了XML、J2EE等流行的技术来保证系统的健壮性和跨平台性。通过对MEAM的设计，还对EJB组件重用技术进行了具体实现。     

基于互关联后继树的时间序列相似性查询

时间序列的相似性查询是分析时间序列变化规律的一种重要方法，对于时间序列的分类、预测以及知识发现都具有重要的现实意义。提出了一种基于分段技术的、同时支持可变长度的快速相似性查询方法。其主要思想是：首先依据序列变化的重要点将序列逐步分段，抽取各子段的变化特征，通过分类方法将其转变成符号序列，在此基础上，引入一种称为互关联后继树的全文索引技术，从而实现序列的快速相似性查询，其时间复杂度降到了O(L)，此外，该算法还保证在建立索引后查询结果不会有任何的错误丢失。     

电能质量监测技术综述

网络化、信息化、标准化和智能化已成为电能质量监测系统的必然发展趋势,它为电网的优化和事故分析提供实时可靠的数据,为电能质量综合评估提供切实依据,也是电力企业面向市场,适应竞争的强有力手段,可以进一步保障各级用户的正常用电秩序,为其提供优质的电能.     

一种实用高效的文本分类算法

在模式识别研究领域已有的分类算法中，大多数都是基于向量空间模型的算法，其中使用范围最广的是kNN算法．但是，其中的大多数算法都因为计算复杂度太高而不适用于大规模的场合．而且，当训练样本集增大时都需要重新生成分类器，可扩展性差．为此，提出了互依赖和等效半径的概念，并将两者相结合，提出新的分类算法——基于互依赖和等效半径、易更新的分类算法SECTILE．SECTILE计算复杂度较低，而且扩展性能较好，适用于大规模场合．将SECTILE算法应用于中文文本分类，并与是NN算法和类中心向量法进行比较，结果表明，在提高分类精度的同时，SECTILE还可以大幅度提高分类速度，有利于对大规模信息样本进行实时在线的自动分类．