铁路工程电子施工日志管理系统的性能优化研究

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铁路工程施工日志是铁路建设工程整个施工阶段的施工组织管理、施工技术等有关施工活动和现场情况变化的综合性记录。本文描述了解决构建全国应用的施工日志系统所面临的性能问题,从分析业务特征、预测性能问题规模、解决方案思路到验证方案、解决问题的全过程。
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本学位论文引入了F-分配偏序集的概念,讨论了它的一些性质,并研究了几类代数偏序集之间的关系。首先证明了偏序集p是F-分配的当且仅当由P中所有有限集生成的cut构成的集族也是F-分配的;然后讨论了预代数偏序集和Frink拟代数偏序集之间的关系,证明了偏序集P是预代数的当且仅当P是交预连续和Frink拟代数的;最后讨论了强代数偏序集和广义强代数偏序集之间的关系,证明了偏序集P是强代数的当且仅当P是预代
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本学位论文主要利用Nevanlinna值分布理论和Hadamard因子分解定理研究了两类Fermat型微分差分方程解的精确表达式。该论文的主要内容包括:第1章引言介绍了研究的背景和研究意义。第2章预备知识介绍了 Nevanlinna理论和微分、差分领域的相关知识。第3章我们主要研究了 Fermat型微分差分方程ω"(z)~2+[P(z)(d1ω(z+c)+d0ω(z))]~2=Q(z)和 Ferm
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跨膜蛋白通常需要在脂质双分子层中形成稳定的寡聚物以激活某些特定的生物功能,例如:部分配体只与跨膜蛋白的二聚物结合以调控特定信号在脂质双分子层中的运输。癌症、糖尿病和囊性纤维化等疾病都与寡聚物模态造成的受体功能障碍直接相关。建立一套基于跨膜蛋白序列的寡聚物模态及其基序预测算法,对理解跨膜蛋白的生物功能及其靶向药物的研发有着重要意义。许多基于模式识别与机器学习理论的寡聚物模态预测模型和基序搜索算法被提
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微表情是一种自发的、不易发现的、动作幅度小、持续时间短的人脸表情,广泛应用于司法侦查,医学诊断等领域。传统的机器学习算法识别率低,而将深度学习用于微表情识别任务时,通常选择增加卷积神经网络的宽度、深度以及丰富感受野等策略来提高识别率。但是由于微表情数据集样本规模较小,这些策略对提升微表情识别深度模型的效果有限。近年来,随着基于卷积神经网络研究的不断发展,迁移学习和注意力机制的应用成为提高深度网络泛
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镁(Mg)和硅(Si)作为p型和n型氮化镓(Gallium Nitride,GaN)的典型掺杂剂,被广泛用于GaN基光电器件中。在光电器件的实际应用中,器件的性能和寿命主要取决于有源区的散热效率。实验上发现,Mg和Si掺杂后,GaN热导率急剧下降,然而其中的物理机理并不清楚。深入探究Mg和Si掺杂GaN的热输运性质,理解GaN掺杂导致热导率下降的物理机制,对提高器件的性能,延长器件的寿命具有非常重
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作为人脸图像分析的一个重要分支,微表情识别任务属于计算机视觉(Computer Vision,CV)领域中的一种十分重要的子任务,在国防安全、司法刑侦、临床医学、教学评估等方面都有着广泛的应用。微表情持续时间短(1/25s至1/3s之间),运动强度低,且不易被鉴别。随着互联网技术的不断进步和发展,自动面部微表情识别已经成为一个十分重要的研究方向。目前常见的微表情识别方法主要包括两大类:基于手动特征
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近年来,可见光驱动的光致氧化还原催化由于其绿色、温和和可持续的特性,受到了有机化学家的广泛关注。通过将可见光转化为化学能,一系列小分子的化学转化得以在常温下实现。其中,将光氧化还原催化和过渡金属催化结合,开发新型催化反应是光化学研究中极其重要的一个方面,也是有机金属化学的重要研究内容。钴(Co)储量丰富、廉价低毒,存在多种连续的氧化态(0,+1,+2,+3),易发生单电子和双电子氧化还原过程。并且
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鸣禽鸣唱是与人类语言相似的发声学习行为,其中雄鸟的鸣曲复杂且规律,雌鸟则只能简单鸣叫。鸣禽已成为研究发声学习的重要模型,其习得性的发声行为受脑中一组鸣唱控制核团的调控,且鸣唱控制核团的结构和功能具有明显的性别差异。弓状皮质栎核RA是鸣禽鸣唱的前运动核团,直接控制鸣曲的输出信息。RA不仅接受发声运动通路的高级发声中枢HVC的突触传入,也接受控制鸣唱学习的前端脑通路巢皮质的前部巨细胞核外侧部LMAN的
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