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这一章讨论的是解释DNA序列的方法,这些方法主要依赖于功能模式的检测,而不是与其它单 个序列的比较。这些方法中的绝大部分意在先寻找并遮蔽重复的和低复杂性的序列,再寻找 基因以及与其相关的调控区域。在针对单个序列的集中调查分析,以及为可能的基因、整个 基因组或相应较大区域建立初步清单的快速扫描过程中,这些方法都发挥了主要作用
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采用有限元方法模拟了TC4/V/Cu/Ni/GCr15焊后多层材料淬火过程中的温度及应力场,模拟中考虑了轴承钢中马氏体相变的影响.模拟结果表明:淬火过程中,中间层是应力最为集中的区域,钢中发生的马氏体相变起到了降低应力的作用;中间Cu层是剪切应力最为集中的区域;最大剪切应力出现在马氏体相变前铜层外表面处,是引起工件失效的主要原因;轴承钢层厚度的减小可以明显降低工件中最大剪切应力,但不能从根本上消除引起工件失效的危险因素
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通过对低碳含铝钢20Mn2精炼过程的取样分析,得出精炼渣的熔化温度偏高,渣中存在大量固相CaO,并导致钢中含有CaO类夹杂物,精炼渣吸附夹杂物能力差.利用Fact Sage热力学计算,从渣的低熔点区域控制和渣-钢反应这两个方面对渣系进行研究与优化.结果表明,CaO/Al2O3质量比在1.5左右添加质量分数为3% CaF2可以有效降低渣的熔化温度,渣的熔化温度随着CaF2含量的升高呈现先降低后升高的趋势,MgO的质量分数控制5%左右低熔点区域面积达到最大.在SiO2质量分数大于30%区域,钢中氧含量大体上随着CaO/Al2O3质量比的增加而降低,在SiO2的质量分数低于30%区域随着CaO含量的升高而降低,钢中酸溶铝含量在SiO2含量高的区域随着Al2O3/SiO2质量比的增加而升高,在SiO2含量低的区域随着CaO/SiO2质量比的增加而增加.根据热力学分析结果得出合理的渣系范围:CaO 50%-60%,Al2O320%-35%,SiO25%-10%,MgO 5%-8%,CaF20-5%.优化渣系的实验结果表明,优化后渣系熔化温度降低,钢中夹杂物数量、面积和平均尺寸均有明显下降
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用X射线衍射及氧含量分析法测定了Sm1+xBa2-xCu3Oy固溶区域为0 ≤ x ≤ 0.4。当x<0.25时,Sm1+xBa2-xCu3Oy属正交晶系;x=0.25时,发生从正交到四方的相变;在整个固溶区域内,Tc随x的增加而下降,直至淬灭。同时探讨了Sm1+xBa2-xCu3Oy化合物在不同的淬火温度、氧含量与晶体结构、超导电性的关系
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所谓边界就是某个封闭区域的轮廓,使用边界命令可以根据封闭区 域内的任一指定点来自动分析该区域的轮廓,并可通过多段线或面 域的形式保存下来,如图6.1所示。 启动创建边界命令 Boundary的方法有如下几种:
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应用Mohr-Coulomb屈服准则,推导了注浆后岩土体的屈服函数.根据位于205国道上某土质边坡的实际情况,利用现场实测数据和实验数据,分别对注浆前后坡体的破坏状态、不同位置位移的变化情况以及坡体的整体稳定性等方面进行了模拟计算.结果表明,注浆后岩土体的弹性区域显著增大,侧向位移明显减小,而岩土体的剪应力屈服区域则由集中趋于分散
文档格式:PDF 文档大小:1.03MB 文档页数:8
在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础
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图像分割是计算机视觉领域中的重要分支,旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步,大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估,从而选择最优分割算法,成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上,将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下,通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终,讨论了各种评估方法的优势和适用性
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