"迁移规律"在线性代数教学中的运用

探讨了迁移规律在线性代数教学中的应用,具体给出了在讲授线性相关性概念时,如何创造正迁移条件,实现正迁移.同时,也讨论了负迁移对矩阵运算的干扰.     

氯离子速测之比较：南非

本文在试验的基础上对AASHTO的氯离子渗透性速测（RCPT），北欧的氯离子迁移测试，开普顿大学（UCT）的氯离子导电性测试这三种方法进行了深入的比较，据此提出了各自的合理实施条件，并认为北欧的氯离子迁移试验和氯离子导电性试验是一种预测长期影响下的混凝土氯离子水平的合适技术。     

圆自由射流多尺度涡结构迁移特性的实验研究

在流场背景湍流度比较大或流场中涡结构的尺度范围比较宽的情况下，为了研究湍流场中不同尺度涡结构的迁移速度，用IFA300双通道恒温热线风速计和两个热线探针测量圆自由射流中心线上距离一定的空间两点同一时刻的流向速度分量，用子波分析提取了每一个探针输出的不同尺度的脉动速度信号，计算了两个探针输出的同一尺度脉动速度信号的互相关函数，利用互相关函数达到最大值对应的延迟时间研究了湍流多尺度涡结构的迁移特性。实验结果表明：不同尺度涡结构具有不同的迁移速度，小尺度涡的迁移速度较大，大尺度涡的迁移速度较小。其中，一部分尺度的涡结构是湍流中的主要结构，该尺度涡结构对湍流的贡献也是主要的，其迁移速度与实验测得的湍流平均速度较为接近。     

基于迁移学习的小样本目标识别研究进展与展望

在空、天、海等复杂环境下的目标识别任务中，高质量的样本数据往往较少。特别是在干扰对抗环境下，某些特定领域的目标信息获取困难，可靠的标注数据较少。小样本问题对深度学习技术在目标识别任务中的应用提出了新的挑战。迁移学习为小样本不确定环境下的目标识别问题提供了新的研究思路。本文针对小样本目标问题，以机载雷达等空天传感器信息对海面目标识别为例，介绍了迁移学习的主要思路和方法，对迁移学习在海面目标识别问题中的应用现状进展进行了总结；分析和归纳了迁移学习在海面目标识别应用中的主要挑战。最后对可解释性及鲁棒性的海洋目标识别技术需求及未来发展方向进行了展望。     

英语写作中词汇层面的母语负迁移

对高职高专学生英语写作进行了抽样调查,调查发现母语的负迁移在词汇、语法、篇章等层面都有所体现,针对词汇层面的母语负迁移现象进行总结归类,并分析母语负迁移导致这些错误的具体原因,最后针对分析结果提出了四种降低和减少这些负迁移的教学方法,以期能帮助高职高专学生提高英语写作水平。     

迁移火花发射光谱在钢铁分析中的应用

本文采用的迁移火花发射光谱分析法用一根电极在人手能及的位置进行取样，解决了机械无法解决的现场问题，突破了单一固体试样法的局限性，实验结果显示，此法完全可用于半定量和近似定量分析，使现场试料的鉴定和混料的鉴别变成了现实，并扩大了化学光谱分析的范围。     

基于导波-高斯混合模型蒙特卡罗迁移度量的结构损伤定量化诊断方法研究

在线准确定量诊断飞行器结构疲劳裂纹损伤对于保证结构安全、降低维护费用具有重要意义，为了提升复杂服役条件环境下结构损伤定量化诊断的可靠性，本文提出了一种导波-高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）蒙特卡罗迁移度量的损伤定量化诊断方法。首先建立表征结构不同状态下导波特征概率分布的GMM，再通过大数据随机采样的蒙特卡罗方法计算监测状态GMM相对于基准GMM的迁移距离，该方法在避免了复杂积分计算的同时，能够更准确地计算GMM的迁移距离，实现复杂服役条件下损伤扩展的准确定量化追踪诊断。选取重要飞行器耳片连接结构进行了孔边裂纹监测，有效实现了裂纹定量化监测，结果表明，相比传统的最小匹配迁移距离计算方法，本文提出的方法使裂纹定量化精度提高了29%。     

几种双核二茂铁衍生物挥发迁移性能的比较

本文比较了几种有代表性的双核二茂铁衍生物与单核二茂铁衍生物的挥发迁移性能与迁移对燃速的影响.结果表明迁移较之挥发是一种主要的影响.双核二茂铁衍生物比单核的迁移慢,在包复层中的共容增塑量低,但它迁移至包复层中的实际铁含量比单核的高.当推进剂中铁含量相同时,双核二茂铁衍生物的燃速催化效能比单核的高.从迁移性能与燃速催化效能来看,双核二茂铁衍生物中以DPFB为好.     

集成电路铝金属化系统电迁移失效机理研究

本文研究了国产中规模集成电路铝金属化系统电迁移失效机理以及磷硅玻璃(PSG)和聚酰亚胺钝化层对铝条失效行为的影响,并对铝条的形貌进行了扫描电镜观察和分析。实验测得铝条电迁移失效激活能为0.48eV。     

结合迁移学习基于全卷积神经网络的ISAR自聚焦算法

逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标多为非合作目标，在目标相对运动状态未知情况下的运动补偿是ISAR成像的关键。基于全卷积网络（FCN）具有强大的数据抽象特征挖掘和拟合能力，将FCN用于ISAR自聚焦，提出一种结合迁移学习基于FCN的ISAR自聚焦算法。通过构造大量不同相位误差的仿真数据集并进行训练，使FCN具有相位补偿能力，对不同姿态下仿真以及实测数据进行迁移训练，进一步提升平动相位补偿的能力。实测数据处理结果表明，结合迁移学习基于FCN的自聚焦成像效果优于传统类自聚集算法，验证了所提算法的有效性，相比传统方法更具优越性。     

城市迁移劳动力与本地劳动力社会保障问题的实证研究——以郑州市为例

目前城市迁移劳动力已成为中国劳动者中最重要的组成部分之一,逐步解决城市迁移劳动力的社会保障问题,将是实现中国社会保障体系由城乡分割的二元保障结构过渡到城乡一体的一元保障结构的重要步骤.文章对中部农业大省河南省省会郑州市城市迁移劳动力与本地劳动力的社会保障状况进行了对比分析,提出了社会保障模式在制度设计和改革过程中,要注意选择保障方式的优先顺序,改革现行的户籍制度和劳动用工制度,建立城乡统一的劳动力市场等改善城市迁移劳动力社会保障状况的相应措施.     

树脂基复合材料增韧的新途径——相迁移增韧技术

对复合材料常用增韧技术的特点进行了综合分析,在此基础上提出了一种全新的树脂基复合材料增韧技术——相迁移增韧,在大幅提高复合材料韧性的同时,又保持了预浸料良好的工艺性,经在环氧和双马复合材料体系中的工程化应用,表明相迁移增韧技术是树脂基复合材料增韧的一个有效途径。     

几种二茂铁衍生物挥发迁移性能的比较

本文比较了几种二茂铁衍生物燃速催化剂(SD、RF、AF、FBB)的挥发迁移性能及其变化规律。结果表明挥发迁移大小次序为SD>RF>AF>FBB,并给出在比较实验条件下挥发迁移的表达式。     

二茂铁衍生物在固体推进剂应用中的迁移问题

本文简明地介绍了三十年来二茂铁衍生物在固体推进剂中应用研究方面解决迁移问题的三条技术途径,即增塑剂型、交链型、高分子结构组元型燃烧催化剂。本文着重于增塑剂型液体燃烧催化剂方面研究,分别介绍了国外文献所登载的迁移问题的危害性、迁移问题的几个组成方面、即共容增塑限量、挥发损失和迁移损失,以及国外在这个问题上所达到的水平和国内的现状。这对我们寻找研制对象的技术指标有一定参考价值。最后也简略介绍了测量评估的有关方法。     

基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法

针对无人机精确投放引导问题，本文提出基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法，分别建立基于马尔可夫决策过程的引导机动决策模型、引导机动评估模型等，并设计基于迁移学习和课程学习的引导机动策略训练方法，拟合基于深度学习的引导机动策略和评估网络，最后开展仿真训练和验证试验。仿真结果表明，该算法实现了无人机在任意姿态和位置条件下，能够自主规避区域威胁并自主引导至目标投放点，成功完成投放瞄准任务，有效地提升了无人机投放引导机动控制的自主性。     

基于迁移学习方法的安全运行状态评估综述

迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航空航天领域相关研究人员提供了最新参考,以便对实际问题进行分析并据此 寻找可能的解决方案。     

控制器故障下的软件定义机载网络数据平面迁移策略

软件定义网络（SDN）为突破机载网络功能僵化所造成的瓶颈提供了新的契机。针对软件定义机载网络控制域内控制节点故障问题,提出一种基于时延和负载均衡的传输节点迁移策略,将故障控制节点所管控数据平面中的传输节点迁移至其他正常控制节点,恢复网络的正常管控。以迁移时延和负载均衡率为目标,建立迁移优化模型,提出基于时延和负载均衡的传输节点迁移算法,指导数据平面中的迁移动作,最终对两个性能目标进行综合权衡。实验结果表明,与距离就近迁移（DCM）策略和分布式逐跳（DHA）策略相比,所提策略在迁移时延和负载均衡率2个方面进行了合适的折中,避免出现迁移时延过大或控制节点负载失衡的情况,有效解决机载网络故障恢复问题。     

基于迁移学习的无人机对地面目标识别研究

无人机对地面目标的识别精度受到数据集少和目标小的影响。传统深度学习需要大量有标注的数据集,限制了在具有小样本下的无人机对地面目标识别领域的应用。将迁移学习的方法用于卷积神经网络VGG16,并修改VGG16网络最后的3个连接层;同时利用单样本数据增强法将UC Merced数据集扩大到原来的8倍,对其进行验证和对比分析。实验结果表明,基于迁移学习的VGG16网络对地面目标识别的准确度可达97.62%,相较于未使用迁移学习的VGG16网络模型,整体提高了23.53%。并且在相同训练参数的设置下,模型比SqueezeNet、AlexNet、Inceptionv3、MobileNet-v2以及EfficientNetb0模型验证精度提高了3.63%～17.38%,收敛速度最快,可基本满足对地面目标的识别。     

热斑迁移路径分析方法

首先进行了带进口热斑的涡轮级S₁流面非定常计算.在此基础上,通过一些假设条件,提出分段计算和积分计算两种简化的热斑迁移路径分析方法.与非定常计算结果的对比表明:这两种方法在预测热斑迁移路径上具有较高的精度,对热斑通过涡轮级的周向偏移量计算偏差在1°以内.      

己二酸酯类增塑剂向橄榄油中迁移量的测定方法

采用精馏橄榄油为模拟物,对PVC食品接触材料中四种己二酸酯类增塑剂向脂类食品模拟物的迁移量进行了检测,并对萃取条件和萃取试剂进行了优化,采用GC—MS技术,通过外标法进行迁移量的检测。研究表明,此方法具有方法简便,重现性好,灵敏度高,定性、定量准确可靠的特点,最低检测限可达5mg／kg,回收率为83．20％～106．13％,标准偏差为1．60％～3．34％,可实际应用于PVC食品接触材料己二酸酯类增塑剂迁移量的检测。