5G网络技术可以满足赛博空间（Cyberspace）发展对通信平台性能提出的高要求，大规模MIMO（Multiple-input multiple-output）天线阵列是5G核心技术之一。实际中大规模MIMO天线阵列的互耦效应会大大降低香农容量，在未来5G天线系统中，面临的最大挑战是如何有效消除阵列中单元天线间的互耦。针对大规模阵列天线互耦问题，应进行天线单元的散射特性研究。本文在开路状态下“不可见”的最小散射天线基础上，推导了最小散射天线串联四分之一波长透明网络的散射矩阵，证明该状态即为短路状态下的最小散射天线。对一种X波段波纹喇叭天线分别进行短路、开路、匹配三种负载状态下的散射测量，根据最小散射天线理论分离出了天线的额外散射、伴随散射和失配散射。用分离获得的散射分量，推算了波纹喇叭天线的散射最大值和最小值，其中推算出的最小值远低于天线匹配时的散射。用滑动短路器作为可变负载，进行预设负载状态下波纹喇叭天线的散射测量，实测获得了推算出的散射最大值和最小值，验证了单元天线散射特性研究的正确性。结果说明，在进行大规模阵列的单元天线设计时，除了考虑单元天线的辐射特性之外，也要考虑天线的散射特性，以降低天线的互耦效应

实践证明:正确地利用这种对称性质会使网络 的分析得到很大的简化。 具有翻转对称性质的网络绕位于其所在平面上的 a轴(下图中的虚线)转逆时针或顺时针)180°后, 无论在几何上和电气上都保持不变。这种网络由 两个互为镜像的子网络构成

中锰钢是近年来出现的新型钢铁材料，因为其优异的力学性能被认为是第三代汽车用钢，但是该钢的一个突出特点就是在拉伸变形时会发生塑性失稳，导致材料结构稳定性减弱甚至在某些情况下过早失效，这已然成为限制中锰钢商业化使用的关键问题。塑性失稳包括出现不连续屈服和屈服平台（吕德斯应变）以及流变应力锯齿（PLC效应）。两者都受到成分、晶粒形貌、退火工艺、组织构成等因素的影响，也均与拉伸变形过程中 奥氏体相变转变存在或强或弱的相关性，使得这一塑性失稳现象的机理更为复杂化，因而在近期各种观点迥异的理论解释也相继被提出。本文综述了相关研究中各种因素对吕德斯应变和PLC效应的影响结果及相关理论解释，并着重指出了各理论解释的局限性及未来的研究思路。最后，基于现有研究和预研实验对在保证中锰钢超高强度和优良塑性的前提下消除中锰钢塑性失稳现象的可行途径进行了展望

一、旅游活动 首先,让学生介绍他的或者是他的亲朋好友的旅游经历,再来分析什 么是旅游以及对旅游发展的认识。再通过对比介绍旅游的定义、性 质、特点以及旅游活动基本要素和种类

对比了国内外高疲劳寿命轴承钢主要杂质元素、主要夹杂物特征等冶金性能的差异，并对比了不同冶金质量下，轴承钢的疲劳性能及诱发疲劳断裂的因素，总结了国产轴承钢洁净度现状及与国外优质轴承钢的差距。在此基础上，围绕高疲劳寿命轴承钢，以进一步提高国产轴承钢质量为目的，分析梳理了国产轴承钢冶炼技术及夹杂物控制方法的发展轨迹，探讨了国产轴承钢进一步提高疲劳寿命及质量的发展方向

SiC作为一种综合性能优异宽禁带半导体，在金属氧化物半导体场效应晶体管中具有广泛的应用。然而SiC热氧化生成SiO2的过程具有各向异性，导致不同晶面上的氧化速率差异较大，这会对半导体器件的性能产生不利影响，因而研究SiC各个晶面上SiO2的生长规律尤其重要。建立有效合理的动力学模型是认识上述规律的有效手段。本文从反应机理和拟合准确度两方面对目前具有代表性的改进的Deal-Grove模型（Song模型和Massoud经验关系式）以及硅碳排放模型（Si?C emission model）进行系统研究和比较。在此基础上，分析已有模型的优缺点，提出本课题组建立的真实物理动力学模型应用的可能性，为SiC不同晶面氧化动力学的准确描述提供进一步优化和修正思路

众所周知,数理统计是从大量偶然的事件中寻 找内在的统计规律,因此既要根据不同的预报对 象选取合适的数字模型,又要选择有物理意义的 因子。 而长期预报中的预报对象一般认为是一些气象 要素的平均值(如月平均气温,月总降水量等) ,所以统计分析在长期预报中是必不可少的。统 计学方法在长期预报方面有其它预报方法不能代 替的作用

一、汽车技术状况变化规律的分类 按变化过程,汽车技术变化的规律可分为两类: 1渐发性变化过程。汽车技术状况的变化与 固定的变量(汽车行驶里程或使用时间)之间有严格 的对应关系。 2偶发性变化过程。汽车技术状况的变化受 很多随即因素的影响,它们之间没有严格的对应关系

一、意义 根系具有吸收养分、水分、支持植株和合成有机物的能力。它是作物赖以生存的基础。 根系的生长和地上部的生长是密切相关的和互为依存的,根系生长好才能保证地上部各器官 也相应地繁茂茁壮。因此,研究根系的活力对于搞清作物的根部营养,提高作物根系吸收养 分、水分能力等具有重要的实际意义。 在科学研究中常把根系的呼吸强度、阳离子代换量(C)、对有色物质的吸附量和ATP 酶的活性等作为作物根系活力的指标

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%