对骨切削研究中的骨切削数值仿真本构模型、骨切削手术工艺及机理等方面进行了综述, 着重介绍了切削参数对骨切削的影响、骨切削刀具设计等, 并对医学领域新兴的超声骨切削技术进行了介绍和分析.最后得出应从以下方面完善骨切削研究: (1)骨切削数值仿真的本构模型有待开发; (2)构建系统的骨材料切削理论以解释骨材料切屑形态的切削机理; (3)骨材料切削刀具的开发需要进一步深化; (4)超声骨切削由于安全性高、损伤小、愈合快的特点将成为未来临床骨切割操作的发展方向和趋势

11.1 概述 11.2 定义结构体变量的方法 11.3 结构体变量的引用 11.4 结构体变量的初始化 11.5 结构体数组 11.6 指向结构体数据的指针 11.7 用指针处理链表

介绍了高温合金力学数据库系统的主要功能。在数据库的设计中使用了逻辑数据结构方法。本系统收集、整理并保存各种高温合金的力学性能数据,并提供各种所需的输出数据。该系统调用FORTRAN语言进行回归处理给出一些有用的外延数据

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

近年来，在司法文献方面有两种现象逐渐引起了关注：一是司法解释条 款的数量远远多于被解释的对象——法律的条款；二是通过各种渠道公布的案例 数量远远多于司法解释的条款

一个变量对应一个存储区域 ， 用于处理个别的数据。 然而，在程序设计中更多的情况则是要处理成批的数据,如 果仅用单一的变量来处理成批的数据,那是不现实、也是不 方便的。 为此，高级程序设计语言都提供一种能方便地表 示和处理成批数据的手段 ── 数组。 数组是存放在一片连续的存储单元中的、有序非空的、 有相同数据类型并有一个名字以供识别的数据集合。 这 个集合中的成员称为数组元素

等级保护（简称等保）是我国信息安全的基本政策，随着区块链技术在各行业中的应用日趋广泛，有必要同步推进区块链系统的等级保护测评工作，这将有利于推动该技术在我国的持续健康发展。有鉴于此，依据等保第三级的应用和数据安全要求，给出了区块链系统中对等网络、分布式账本、共识机制和智能合约等核心技术的具体测评要求及实施方案，并从等保2.0规定的控制点出发，分别对当前区块链系统运行数据与基于日志流程的安全审计机制进行了归纳与分析。通过上述评估与分析可知区块链系统在软件容错、资源控制和备份与恢复等方面满足等保要求，而在安全审计、身份鉴别、数据完整性等方面则有待进一步改进

 特性阻抗与传输常数  传输特性参量的计算  特性阻抗匹配的链联

为了降低硬件开销，越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量，同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究，提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑（Swing restored pass transistor logic, SRPL）的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理，结合晶体管传输高、低电平的特性，提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法；然后，采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路，利用MOS管补偿阈值损失的方式，实现异或/同或电路的全摆幅输出；最后，将异或/同或电路融合于全加器结构，结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下，本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能，与文献相比延时降低10.8%，功耗延时积（Power-delay product, PDP）减少13.5%以上

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