杨雄里院士 神经生物学家,1963年上海科技大学生物系毕业,1963 1999年在中国科学院上海生理研究所工作,历任研究实习员、 助理研究员、副研究员、研究员、所长。1980-1982年在日本 进修并获学术博士学位。1985-1987年先后在美国哈佛大学、 贝勒医学院从事合作研究。2000年创建复旦大学神经生物学研 究所并任所长

生物质燃料中含有的燃料氮含量较低, 但是大约70%~100%(质量分数)的氮最终会转化为NOx, 并且秸秆等生物质燃料燃烧排放的NOx含量较木质燃料等更高.此外, 近年来, 我国空气质量面临严峻态势, NOx是常见的大气污染物, 对居民身体健康、生产和生活有很大影响.因此, 本文对目前国内外的NOx燃烧控制技术进行综述, 总结了各类技术的优缺点, 及我国目前对于生物质锅炉NOx控制技术遇到的瓶颈, 并对该研究领域的未来趋势做出展望

港府围绕港币联系汇率的保卫战,从炒家袭击港台元时机上来大致分类,可以分为四 大战役。 第一次战役是1997年10月,国际炒家挟在泰国等市场上大获全胜的余威,挥师香 港,炒家采取了佯攻汇市、志在股市的战略,炒家大量借人同时抛售港币,迫使金管局提 高利率,同时借人并抛售成指股票,在恒指期货市场购人大量淡仓,股市因利率高企而大 受打击,股价与股指狂泻,炒家虽然因利率提高而增加了资金拆借成本,但股市的“如 期”下跌,却令炒家在股票融券市场和恒指期货市场上赚得丰厚利润,可以说,港府采用 了牺牲股市,保护联汇的战略;但也可以说,港府对炒家的真实意图和操作手法并没有认 真研究和了解,掉人了炒家设置的圈套。 第二次战役是1998年1月,炒家乘印尼盾狂跌,再度抛售港元,香港金管局则采取预 先公布银行流动资金结构的策略,使银行做到心中有数,降低折息率,从而股市没有出现 大跌

为考察无网格方法求解铸坯凝固过程的可行性，本文依据移动最小二乘和变分原理，推导并建立了基于无网格伽辽金法的结晶器内铸坯凝固过程二维非稳态传热/凝固数学模型。以小方坯凝固过程为对象，分别采用节点均匀布置、加密布置、随机布置方式，模拟分析了小方坯凝固过程的温度场变化，并将计算结果与参考解、有限元法数值解进行了对比，结果证实无网格伽辽金法在计算精度、自适应性、网格依赖性等方面均优于有限元法。研究结果为无网格方法应用于连铸过程的传热、凝固以及应力/应变行为的数值计算提供参考

9.1直流电机的构造 9.2直流电机的基本工作原理 9.3直流电动机的机械特性 9.4并励电动机的起动与反转 9.5并励(他励)电动机的调速

相变储能技术的发展对于促进新能源开发和提高能源利用效率具有非常重要的意义。相变材料由于具有高储能密度和小体积变化等优势引起了人们的广泛关注。然而，相变材料在固–液相转变过程中易发生液体泄漏而限制了其应用。因此，人们选择用多孔支撑材料来解决相变材料的泄露问题。介孔二氧化硅材料由于具有良好的物理化学稳定性、生物相容性、阻燃性能、低毒性、耐腐蚀性、尺寸可控、表面形貌可调和高比表面积等优点，其作为载体材料能综合提高相变复合物的各方面性能并拓宽相变储能材料的应用空间。对近年来国内外关于介孔二氧化硅载体的孔尺寸、孔结构和孔表面性质对相变材料结晶行为的影响等方面进行了综合分析，并对今后提高介孔二氧化硅相变材料储能效率的研究方法的前景做了展望

针对扑翼飞行器的定高飞行，设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统：通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像，基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点，获得标识点在图像上的像素坐标；基于卡尔曼滤波器（KF）建立标识点像素坐标的运动状态估计器，降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题；分别建立常规PID和单神经元PID控制系统，通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速，实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明，本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号，单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些，但是控制精度明显优于常规PID控制器，最大相对误差为3%

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

在过去的20世纪当中,家具的演变与科学技术,文化艺术的发展同步,取得了惊人的进步, 并出现了一批群星灿烂的设计大师和精典家具设计作品这些大师与设计精品一起构筑了现 代家具金字塔的顶端,甚至可以说浓缩了现代家具设计的历史。它们是创造者们智慧和实 践的结晶,是现代科技与现代制造工艺的相互融合。这些现代家具精品,不仅是创意灵感 的再现,更是行动实践的结果。这些高度创造性的设计有效的推动了现代家具的发展,并 在技术,工艺和和材料方面取得了系列重大的进步