【摘 要】
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＜正＞ 近几年来笔者采用交泰丸加味治疗顽固性失眠,取得较为满意的效果,现报告如下:一、一般资料:28例中,男10例,女18例;年龄最小24岁,最大48岁;病程最短半年,最长1年;心脾两虚6例,心肾不交16例,肝火扰心2例,痰食阻胃4例。二、方药组成及用法:黄连4克,肉桂1克,珍珠母30克,藿香10克,半夏10克,竹茹10克,陈皮10克,酸枣仁12克,龙骨15克,牡蛎15克。水煎,每日1剂,下午及睡
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＜正＞ 近几年来笔者采用交泰丸加味治疗顽固性失眠,取得较为满意的效果,现报告如下:一、一般资料:28例中,男10例,女18例;年龄最小24岁,最大48岁;病程最短半年,最长1年;心脾两虚6例,心肾不交16例,肝火扰心2例,痰食阻胃4例。二、方药组成及用法:黄连4克,肉桂1克,珍珠母30克,藿香10克,半夏10克,竹茹10克,陈皮10克,酸枣仁12克,龙骨15克,牡蛎15克。水煎,每日1剂,下午及睡前
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本文主要研究了两类不同的次线性条件及一类新超线性条件下阻尼振动系统-x=g（t）x+f（t,x）周期碰撞解的多重性问题.首先,通过广义非光滑鞍点定理及吴鲜和王少敏[1]建立的证明零点集孤立的新方法,分别在两类不同的次线性条件下得到了阻尼振动系统-x=g（t）x+f（t,x）周期碰撞解的多重性结果.这两个结果说明文章[1-5]中需要的条件“f≥0”可以弱化,且先前一些文章[2-6]中“用F（t,x）
时滞是实际工程问题中一种普遍存在的现象,一般来说,它存在会影响原来系统的性能。找到合适的反馈控制律来消除时滞带来的不利影响,一直是学者们研究的热点和难点问题。对于边界输入带有时滞的分布参数系统的镇定问题,主要的特征是控制输入算子无界,同时边界观测算子也是无界的,这就为设计控制器镇定时滞系统带来根本性困难。在系统是适定与正则的框架之下,本文引入了一种新的状态预估器,据此提出了一种实用的控制律。通过引
单篇文献以及文献群组的评价在机构排名、学者评价、文献检索等方面非常重要。在对单篇文献影响力评估上,目前的评价一般建立在被引数量或者对引文网络的分析上,忽视了引文质量和引文主题信息,导致对文献评价不全面;当评估文献群组的影响力时,目前的评价一般建立在发表的论文数量或者平均被引量上,忽视了不同群组的内容信息,评价指标较单一。本文在分析现有的单篇文献影响力评估与文献群组影响力评估的不足的基础之上,基于对
在1934年,Romanov[1]证明了可以表示成p+2k这一形式的正整数集具有正的渐近密度.经过深入研究,数论学界对该密度进行了定量分析和改进,目前最新结果是Elsholtz和Schlage-Puchta[2]求得了渐近密度的下界是0.107648.另外,诸多学者也对Romanov定理的一般化问题展开了研究.本文的主要工作是对三类Romanov型问题进行定量的研究.证明了可以表示成一个素数与一个
近些年来,随着经济的增长和社会的发展,在一些工程、经济、金融等领域出现了越来越多的优化问题,其中很多问题涉及到求解非光滑方程.本文主要应用光滑牛顿算法求解了两类优化问题.第一类优化问题是张量互补问题（TCP）,张量互补问题作为线性互补问题（LCP）的推广以及非线性互补问题（NCP）的特例是一种新型的互补问题.在这之前,已经有一些学者提出了相关的算法来求解张量互补问题.本文主要讨论的是在强P张量的基
最近的研究表明,当雷诺数较低时,湍流呈现出与流向有一定倾斜角度的细长的带状结构,并且随着流场的发展,这个带状湍流结构在流向上的尺寸并不增长,在展向上横向生长使得湍流带的长度变长。本文对低雷诺数下的槽道流动进行了直接数值模拟,分析了低雷诺数下湍流带的运动性质和湍流生成机制。结果表明,湍流结构在下游端不断地侵入层流区域,但在上游端逐渐衰减,这种两个端头的不对称性导致了湍流带的横向增长。通过对湍流带下游
该论文主要讨论鞅的正态逼近的绝对误差,也称为Berry-Esseen估计.因为Berry-Esseen估计为中心极限定理的收敛速度提供了一个刻画,所以在实际应用中起着重要的作用.本文主要展示我们在鞅的Berry-Esseen估计方面取得的进展.首先,在假设3+ρ,ρ＞0,阶条件矩存在的条件下,得到了一个以1/n1/2阶为收敛速度的Berry-Esseen估计.然后讨论了其在线性过程中的应用.其次,
当前深度学习发展迅速,深度模型的参数量和样本数量越来越大,这对模型的训练是一个巨大的考验。深度学习研究人员期望能开发出一种,使模型收敛速度快且收敛精度高的优化算法。基于这个背景,我们提出了新的学习率非自适应优化算法RSGDM和学习率自适应优化算法DAdam。我们从理论上分析了,当前深度学习优化器中广泛使用的指数滑动平均法会带来一定的偏差,并且提出了基于差分修正的方法,本文从理论上证明了基于差分修正
随着自动机器学习的发展,元学习逐渐成为一个研究热点。但是到目前为止,还没有一个正规的可供元学习进行研究的大规模元样本集。如果能够构建一个大型的由包含模型、数据集等基本元素的单个样本构成数据集,将可以开展非常多的新研究,对于元学习的发展具有一定的促进意义。在大多数的人工智能类的文献中,都涉及到了模型、数据集等元素,但是目前尚未有人研究从文献中对这些元素进行自动抽取。此外,目前的文献挖掘主要集中在对作
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