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1. 构造函数、拷贝构造函数 —— 重点 2. 构造函数的初始化列表 —— 难点 3. 析构函数 —— 重点
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盐岩的损伤愈合特性对地下盐穴储库的长期密闭性具有重要影响。为了探究损伤盐岩的愈合特性,设计了巴西劈裂损伤盐岩的自愈合实验。在无应力条件下,让巴西劈裂损伤盐岩在不同湿度条件下愈合120 d,通过实验过程中试样渗透率的变化定量判断损伤盐岩愈合程度,探究了损伤盐岩在不同湿度和恢复时间条件下的愈合效果;同时,通过扫描电子显微镜对损伤盐岩愈合后的细观形貌进行了观察,探讨了盐岩损伤愈合的细观机制。本实验中,利用实验前后渗透率的变化作为损伤盐岩愈合的表征手段,有效避免了以往研究中利用试样强度和弹性模量作为损伤愈合表征手段时因应变硬化导致的结果不可靠的情况。实验结果表明,在无应力作用条件下,在无外界水分供给环境中试件经过120 d后仍然没有发现愈合,证明水分是损伤愈合的必要条件。研究表明,时间和湿度对盐岩的损伤愈合具有重要影响,盐岩的损伤愈合效果在实验范围内随着时间的增长和湿度的增大而增强,但增强速度呈指数降低,意味着过大的湿度和过长的时间难以有效提高盐岩损伤愈合效果
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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综述了炼钢过程中合金减量化的研究现状,分别从合金的基本物理化学特征、合金的加入工艺和炼钢工艺三大方面讨论了合金收得率的研究进展情况.重点介绍了合金粉化控制技术、合金在真空条件下的损失控制技术、合金的熔化控制技术和合金替代技术的应用,为炼钢过程中的合金减量化研究提供借鉴.合金减量化技术的应用前景非常可观,合金的损失途径和损失机理研究、合金的结构设计、合金的替代技术和合金的管理管控技术可以作为炼钢过程中合金减量化研究的重点方向
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以次生硫化铜矿粉为原料,添加黏结剂、氯化钠制备矿粒,并借助CT扫描技术、图像处理及三维重构方法,开展了单个矿粒浸出试验,探究了溶浸前后矿粒内部的孔隙变化;运用COMSOL Multiphysics模拟仿真软件,构建了溶液在孔隙通道中流动的仿真模型。结果表明:经过一周时间的溶浸,矿粒内部孔隙的数目、平均体积、平均表面积及孔隙平均等效直径分别增长了99%、151%、223%和90%,孔隙率增长了4倍,孔隙连通度增长了近2倍。在孔隙通道较狭窄的区域和底部区域,溶液的流速、压力急剧增加,对矿粒结构的稳定性产生较大影响
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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
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大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天,多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法,赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务,介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上,重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外,本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式,并对未来可能的研究方向进行思考与展望
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金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化,其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象,通过相关基础实验获得材料的基本力学数据,用于仿真模型参数的表征。同时,结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上,对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟,分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数,确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺,具有一定的工业应用价值
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典型铁合金渣(硅锰渣,镍铁渣,铬铁渣)面临产量大、利用率低等紧迫问题。目前,我国对铁合金渣的利用主要集中于水泥、混凝土等传统建筑材料,但是其能耗大和产品价值相对局限。随着市场需求以及环保能源意识的提高,对铁合金渣的综合利用不断从传统建筑材料向具有低能耗、高附价值的新型材料方向转型。本文简要介绍了这三种典型铁合金渣的来源及其分类情况,系统分析了它们的化学成分及其矿物组成的差异性,重点概述了它们在水泥、混凝土等传统建筑材料,以及在地质聚合物、无机矿物纤维、微晶玻璃、人造轻骨料、耐火材料、新型墙体材料、特色功能陶瓷等新型材料领域应用的国内外最新研究进展,分类总结不同种类铁合金渣应用于不同材料的优缺点,并对其今后的利用方向与途径提出了展望,指出了要进一步研究并突破主要利用方式的限制瓶颈、制定并完善相关应用及污染控制标准、以及深入开发并推广高附加值产品的重点发展方向
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面对钢厂智能化发展的时代要求,炼钢–连铸区段工序界面技术受到越来越多冶金学者的关注,其不仅是解决工序关系集合协同–优化问题的重要手段,也影响着工序功能集合解析–优化和流程工序集合重构–优化的效果。本文对炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术,即钢包运行控制、天车运行控制和生产运行模式优化的研究进展进行阐述,其中,钢包运行控制包括钢包热状态监测、钢包选配以及钢包调度,天车运行控制包括吊运任务的分配和同跨/异跨天车的协同调度,生产运行模式优化包括工序/设备产能、时间节奏与炉–机对应模式的匹配设计。此外,针对炼钢–连铸区段多工序协同运行的制约因素,指出工序界面技术协同的必要性,并对上述工序界面技术的协同机制与协同方案进行了阐述
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