论文部分内容阅读
宋代依法治理秘密教派问题研究
【出 处】
：
南京大学
【发表日期】
：
2021年01期
其他文献
传统的阳极支撑平板式固体氧化物燃料电池（Solid oxide fuel cell,SOFC）由于在高温下所受热应力不均且氧化还原稳定性差,长时间运行容易产生基体翘曲、电解质破裂等问题而影响电池寿命。针对上述问题,本文结合管式SOFC几何对称的特性,设计并制备了中空全对称阳极支撑SOFC,同时对这一新结构电池做了较为深入地研究,取得的研究成果如下:（1）通过干压成型法和丝网印刷工艺获得电池阳极基体
本文主要讨论在带位置参数的非平稳AR（p）过程中利用M估计同时估计位置参数和自回归系数时参数估计的渐近性质,我们假设它的新息为独立同分布随机变量序列且分布属于特征指标0<α<2的稳定律的吸收域。关于一般的AR（p）过程的M估计,前人已经做过很多工作,如Davis等（1992）研究了一般的非平稳AR（p）过程的M估计和LAD估计的渐近性质,Chan和Zhang（2012）给出无限方差新息的非平稳AR
随着我国城市化进程的不断推进,日趋需要一种新的交通工具来解决城市的交通拥堵问题,地铁凭借其独特的优势,被越来越多的被大中型城市所青睐,成为公共交通的重要组成部分。由于其空间的相对密闭性及大客流的存在,存在诸多风险,一旦发生事故则后果不堪设想,而火灾就是地铁各类事故中最易发生、伤亡最大的一种。因此结合目前城市安全发展的需求,从预防和控制的角度进行地铁车站火灾风险评价具有很大的现实意义。本文通过对国内
随着科学技术的发展、能源需求的日益增加,油罐车作为短途能源运输最重要的装备,人们对其性能的实用性要求和安全性要求越来越高。从企业发展的角度,更渴望一种简洁又行之有效的设计思想,它既能融入当今的新技术、新方法和新手段,又能切实地提高产品的竞争力,本文提出的虚拟样机技术、油罐容器的建模技术、结构内部的仿真技术、结构优化技术等,他不仅可以缩短产品开发周期、降低开发成本,而且可以提高生产效率和产品质量,从
基于深度学习的目标检测是计算机视觉领域研究的重要方向,在实际场景中应用也极为广泛,包括人脸检测、自动驾驶、医学诊断等。传统的目标检测方法主要致力于实现更高的分类正确率,使得目标定位更为准确,将误分类情况下的代价看做是相同的,然而这与实际情况是不相符的。在实际场景中目标存在着不同的类别与重要性,不同类型的误分类将会引起不同量级的代价,这就是代价非平衡性问题。同时,由于目标检测的顺利完成需要较为充分的
在活体成像研究中,开发灵敏度高、特异性强、成像效果优异的分子影像探针对癌症等疾病的诊断与监测具有重要意义。近年来,人们已经报道了多种类型的分子影像探针用于生物成像领域,不同模态的分子影像探针在进行成像应用时,各有优缺点,其中长余辉成像探针具备高灵敏度、高信噪比,但是空间分辨率差的特点,而磁共振成像探针具备高空间分辨率但是灵敏度低的特性。为了提升成像精准度,人们将两种成像模式结合起来,构建了长余辉/
在大数据时代,用户的个人隐私数据拥有巨大的经济价值,相关的安全问题也愈发严重,各国组织纷纷出台相应的个人隐私保护政策。为了不违反隐私法规,企业需要进行数据合规的工作。数据合规最首要的任务便是对软件程序中隐私数据的定位以及泄露风险分析,使得自动化的隐私数据泄漏检测技术成为企业组织当前关心的重点。当前隐私泄露风险检测技术的实现多重点关注于泄露位置的检测,但一般不关注数据是否已经经过匿名化处理,对已经脱