颈动脉内血流动力学特征受向前加速度影响的数值模拟

人们在日常或某些特殊条件下常会面临方向和大小发生迅速变化的加速度环境，已有研究发现加速度环境会影响心血管系统生理、病理特征。利用计算机模拟方法详细研究了向前加速度环境下人体颈动脉内的血流动力学参数变化规律。结果表明:加速度会对颈动脉内压力、压力梯度、壁面剪切应力等与血管生理、病理现象密切相关的血流动力学参数产生显著影响。研究结果为加速度环境下颈动脉生理、病理研究提供了一定的理论依据，也为航空航天领域加速度环境下人员防护提供参考。      

基于北斗三号短报文的共视数据压缩传输方法

共视时间比对通过交换两地共视数据完成远距离高精度的时间比对。针对无地面通信网地区,本文提出了一种基于北斗短报文的共视数据压缩传输方法,该方法通过将共视数据进行压缩,利用北斗的短报文功能对压缩后的共视数据进行实时传输,在无地面通信网的地区进行了共视时间比对试验。试验结果表明,本文设计的共视数据压缩方法具有较好的压缩效果,可以通过北斗短报文实现无地面通信网的情况下的实时共视时间比对。     

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性，基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响，设计了神经网络逼近模型，并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力，在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度，其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.     

霍金的宇宙

霍金被认为是当代最杰出的理论物理学家，他撰写的科普著作《时间简史》创造了科普书籍发行的世界纪录。 从20世纪60年代起，霍金就致力于把20世纪物理学的两大奠基理论——量子理论和相对论——整合到一起，从而为新物理学找到入口。但是，量子理论和相对论是否可以走到一起呢？霍金也难以判定。在20世纪90年代，霍金发出这样的感叹：量子理论和相对论是水和油一样不相融的。     

引力的迷雾

于1687年出版的牛顿划时代巨著《论自然哲学的数学原理》第11、12章牛顿给出了万有引力的数学描述，但引力的本源却是未知的。牛顿曾说过这样一段话：“迄今为止，我只是用引力来解释月球绕地球的运动以及潮汐现象，引力的本质是什么，我不想说什么，但引力是客观存在的，这就足够了。”     

线性世界与非线性世界的对话

世界是非线性的，但是，人类对它的认识却是从简单的线性开始的。早在公元前500年左右，古希腊的毕达哥拉斯学派就发现了自然数是按照均匀的线性关系增加的。到了18世纪，法国大数学家拉普拉斯首先认识到，自然界也许不是一个简单的线性世界。他曾说，如果世界是线性的，则一旦初始条件确定，则世界就按简单、均匀的规则发展，那么，这个世界也未免太简单、太单调了。     

符号和逻辑——李约瑟难题的解答

英国剑桥大学中国科学史学家李约瑟，一生投身于研究中国古代科学技术发展史，写出了巨著《中国科学技术史》。令李约瑟困惑不解的是，中国古代创造出了杰出的技术成就，但是，为什么近代科学没有在中国起源？这一问题被中国学术界称为李约瑟难题。     

一种航天器LVDS接口电路实时测试方法

针对航天器上LVDS接口电路无规范测试方法的现状,对LVDS接口电路进行测试方法研究,以当前LVDS接口电路为基础,设计了一种利用"夹具"进行实时测试的方法,并据此仿真设计了LVDS接口电路,搭建了其测试平台,验证了夹具在实时性测试中的可用性。专用测试夹具可为航天器测试中LVDS链路故障定位提供有效的实时测试方法,并可提高故障定位及测试效率。     

电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用

当前,国内移动电话用户已达15.9亿,在巨大的用户基数下,电信大数据呈现的特征在一定程度上反映了人群活动特征,进一步能够反映特定区域的发展状况。时空区域经济可视化应用利用数据挖掘技术对电信大数据进行处理和提取,以提高数据质量,并对数据进行不同规则的筛选,通过建模技术进行分析,结合电子地图数据、交通数据等多源信息,多角度分析用户行为特征。该应用分析对时空区域经济状况进行可视化研究,分析居民生活属性,同时,利用双重差分（DID）统计模型对区域经济政策进行评价。基于特征分析结果,为区域经济发展热点选址、指导城市商圈布局提供决策依据,提高了城市系统运行的效率,扩大了经济区域效益范围。      

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients, HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine, SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor, KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83.8%。