简介：设A、B、C分别为n×n,m×m,n×m复数矩阵，本文得到缺项矩阵（？CC^*B）\(?CC^*?)\(A??B)及（？？？B）存在投影补的充分必要条件，并且给出这些投影补的完全刻画。

简介：通常情况下,利用李萨如图形可进行两同频信号的相位差测量,但无法同时直接利用李萨如图形进行两信号超前或滞后的判断。本文给出了利用“调辉法”从李萨如图形的扫描方向来判断两信号之间的相位超前和滞后。当改变示波管中阴极和控制栅极之间的负偏压时,就会改变电子束的强弱,而电子束的强弱,又会改变荧光屏上光点的亮度,这就是通常的“辉度”调节,若在阴极和控制栅极之间加上

简介：选用30个结构多样的CaM抑制剂分子作为数据集，采用多元线性回归（MLR）方法及主成分回归分析（PCA）方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析，分别建立了各自的最优预测模型．结果表明：多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比，发现逐步筛选法为最优建模方法．该方法所建模型统计结果良好（R^2=0．952，SEE为0．289），应用于检验集时结果也比较令人满意（R^2=0．941，SEP为0．295），模型表现出较强的可靠性和预测性．

简介：为满足复杂航天光学系统对精度的要求,克服传统基准传递技术与计算机辅助装调技术对多于3片反射镜的复杂光学系统进行装调时存在的局限性,提出了两种技术相结合的装调方法。采用提出的方法对三镜消像散（TMA）空间相机进行了装调,结果显示：三镜在Y向和Z向的失调量分别由18.651和9.879mm降低到1.036和0.102mm,系统波前差达到全视场平均值1/14λ（RMS）。结果证明：此方法能有效缩短装调时间并达到系统要求的精度指标,对于多镜复杂光学系统装调具有指导和参考价值。

简介：<正>发散性思维是一种从已知信息中产生大量变化的、独特的、新信息的思维,是一种沿不同方向、在不同范围、不因循传统的思维,是创新思维的核心,也是一种良好的学习品质.我们数学教学中的一题多解就是被推崇为培养学生发散性思维的绝好途径.一题多解即一题多

简介：HilbertC*-模上框架的框架变换的实质是将该模进行膨胀,使得该框架变换的值域存在标准正交基,以便于HilbertC*-模上不同框架之间关系的研究.受此启发,本文引入了HilbertC*-模上框架(强)可补的概念,给出并证明了HilbertC*-模上有限个框架(强)可补的充要条件.

简介：对于一个复杂光学系统，使光束从入射端沿光轴准确地传输到出口是一件困难的事情，在光路中增加一个调轴偏置镜或耦合镜是常用的一种方法。提出了一种其于几何光学的偏置计算方法，该方法对自偏置镜起、至物镜止的各个环节进行了细致的分析，对固定镜和旋转镜改变光线的方式与程度分别进行了严格而定量的几何计算，从而建立偏置镜旋转量与所需调轴量之间的正推和反推方程组。

简介：基于右上角元素值域的闭性和某空间族的维数扰动,得到了缺项四分块算子矩阵（AC？B）存在可逆补的一个新的充分必要条件,结果表明该类补问题可以转化为缺项上三角算子矩阵的可逆补加以解决.

简介：摘要我国输变电工程大量应用钢筋混凝土构支架，混凝土构支架与钢构支架相比具有投资少、耐腐蚀等优势。而随着使用时间的增长，钢筋混凝土构支架易发生老化、炭化、腐蚀、开裂、鼓包、剥落、掉块、“渗白”、钢筋外露锈蚀、断开等破损、破坏现象。特别是我省部分变电站地处海边，构支架长期受盐雾侵蚀；加上随着周边区域的发展，环境污染源的不断产生，构支架受到外界有害气体介质的污染侵蚀，通过自然雨水的渗透作用，加速了构支架的腐蚀。构支架腐蚀表面有不断发展趋势，对变电站设备的长期安全运行已经产生严重影响。

简介：针对机载SAR运补系统中使用的DGPS/SINS组合系统Kalman滤波器所遇到的发散问题,提出了带遗忘因子H∞的滤波新方法.通过仿真计算表明:与常规间接反馈校正Kalman滤波器相比,这种方法大大提高了组合导航系统的稳定性和跟踪性.

简介：在外加注入信号的速调型相对论返波管的基础上,通过在注入腔和谐振反射器之间插入两个预调制腔,提出了一种带双预调制腔的速调型相对论返波管.双预调制腔实现了对电子束的预调制,增加了电子束在双间隙提取腔内的一次谐波电流幅度.与外加注入信号的速调型相对论返波管相比,功率转换效率从48％提高到57％,控制10GW输出微波相位所需的注入信号功率从10MW减少到0.8MW,注入口的泄露功率从120MW缩小到35MW.

简介：利用YAG-50型声光调Q激光划片机对156＋156＊0．18mm的多晶硅太阳能电池片进行划片实验，得到了不同调Q频率和电池片电性能参数的关系，从而找出了Q开关的最佳频率范围值，并从理论上探讨分析了不同调Q频率范围划片得到的太阳能电池片电性能参数差异的原因。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。