用金相显微分析、扫描电镜分析及能谱分析等方法研究了Sr对ZK60镁合金晶粒细化的影响.结果表明:添加少量的Sr对ZK60镁合金有很好的组织细化效果,但其细化效率受Sr加入量和熔体保温时间的影响较大.在给定熔体保温时间的条件下,随着Sr质量分数从0.01%增加到0.1%,晶粒细化效率逐渐提高.在给定Sr加入量的条件下,当熔体保温时间为20~80min时,晶粒细化效率随熔体保温时间的延长而提高;当熔体保温时间超过80min后,晶粒细化效率随熔体保温时间的延长而降低

一、为什么要处理数据？ 二、误差分析与不确定度评定 三、不确定度的评定方法 四、作图与拟合 一、什么是医学物理实验？ 二、物理在医学研究与发展中的作用

木书是法国马赛尔马尔丹所,他从电影两面就是电影语言的基本元素这个概念出发论述了电影语言与文学、绘画、音乐的联系以及它在蒙太奇景深、对话、空间、时间等方面的表现全书分十三章,以数百部电影为例论证他的论点,材料比较丰富、对借鉴外国电影手法存一定的参考价值

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

第一节 NMR的基本原理 第二节 核磁共振仪 第三节 化学位移 第四节 偶合常数 第五节 核磁共振氢谱的解析方法 第六节 核磁共振碳谱和相关谱简介

听觉是一种经过大脑皮层分析的感觉,其由传音结构和感音器官构成,上述两个系统中任何部位因损伤或疾病导致结构或功能障碍,均可以引起听力下降。听力测试是通过声音刺激听觉器官得出的数据来显示听觉系统病变的技术。其目的是通过测试了解听觉功能状态,鉴别听力障碍的类型和程度。听力测试分为主观和客观两种方法

提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力

（1）上述二项目基本情况介绍，结合申请书 （2）教学路径：“微积分的一流化进程” （3）教学研究：“基于现代张量分析及微分几何的连续介质力学理论及其应用” （4）澄清知识体系的基本思想及方法：知识点、知识要素、数学通识

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

以广义相似原理为理论基础,采用水力学模拟实验方法,对钢包底吹氩搅拌特性进行了研究.研究中以谐时性准数为评价指标,考虑的影响因素包括修正弗劳德准数、液气密度比、熔池深径比和吹气位置.结果表明,各因素对评价指标的影响均显著,最为显著的是液气密度比;各因素按显著性大小排序为液气密度比、修正弗劳德准数、熔池深径比和吹气位置;钢包吹气位置设在单孔0.5R处搅拌效果最佳