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1.
2.
3.
Sidney C. Bailin 《Journal of Automated Reasoning》1988,4(3):269-286
We present a semi-decision algorithm for the unifiability of two set-theoretic formulas modulo -reduction. The algorithm is based on the approach developed by G. Huet for type theory, but requires additional measures because formulas in set theory are not all normalizable. We present the algorithm in an Ada-like pseudocode, and then prove two theorems that show the completeness and correctness of the procedure. We conclude by showing that -unification is not a complete quantifier substitution method for set theory-unlile first-order unification and first-order logic. In this respect set theory is similar to type theory (higher-order logic).This material is based upon work supported by the National Science Foundation under award number ISI-8560438. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this publication are those of the author and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. 相似文献
4.
介绍了采用热管锅炉回收硫酸系统电除尘器出口烟气废热情况,可回收废热生产0.8MPa饱和蒸汽1.0t/h。通过严格控制饱和蒸汽压力、炉气的三氧化硫含量及入炉原料的水分含量,热管锅炉连续运行两年未发生泄漏。运行一年即可收回成本,经济效益显著。 相似文献
5.
6.
稀土顺丁橡胶与丁苯橡胶(SBR)共混,可以改善SBR的耐低温性能。当稀土顺丁橡胶/SBR(质量比)这20/80时,-30℃的tanδ仅小于SBR,60℃的tanδ最小。其共混胶的应力-应变性能、湿滑指数、磨耗及生热性能均优于镍系顺丁橡胶/SBR共混体系。 相似文献
7.
稀土BR/SBR共混胶的性能 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了4种共混比的LnBR/SBR共混生胶、混炼胶及硫化胶的性能,并与NiBR/SBR共混胶进行了对比。结果表明,共混生胶的ML均低于LnBR及SBR;当LnBR/SBR共混混炼胶的ML、剪切应力、出口膨胀及硫化速度均低于NiBR/SBR共混胶,挤出物外观优于后者;共混硫化胶的拉伸强度、热空气老化、拉伸疲劳、湿滑、耐磨等性能均明显优于后者,生热和透气率高于后者。 相似文献
8.
起粘结作用的薄膜结构厚度达到纳米尺度时,应用由微尺度观点建立的非傅立叶热传导模型分析其性能。文章采用纯声子散射模型分析绝缘薄膜结构的温度场和热应力,并与用在宏观尺度下的傅立叶热传导模型所得结果进行比较,同时研究绝缘薄膜结构热物理性能参数对温度场和热应力的影响。研究表明:采用纯声子散射模型分析结果与傅立叶热传导模型所得结果有明显区别,绝缘薄膜结构热物理性能参数对温度场和热应力也有显著影响。 相似文献
9.
针对目标检测网络单阶改进目标检测器(RefineDet)对类间不平衡数据集中小样本类别检测性能差的问题,提出一种部分加权损失函数SWLoss。首先,以每个训练批量中不同类别样本数量的倒数作为启发式的类间样本平衡因子,对分类损失中的不同类别进行加权,从而提高对小样本类别学习的关注程度;然后引入多任务平衡因子对分类损失和回归损失进行加权,缩小两个任务学习速率的差异;最后,在目标类别样本数量存在大幅差异的Pascal VOC 2007数据集和点阵字符数据集上进行实验。结果表明,与原始RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet明显提高了小样本类别的检测精度,它在两个数据集上的平均精度均值(mAP)分别提高了1.01、9.86个百分点;与基于损失平衡函数和加权成对损失的RefineDet相比,基于SWLoss的RefineDet在两个数据集上的mAP分别提高了0.68、4.73和0.49、1.48个百分点。 相似文献
10.