摘要：分子设计中的药物设计是为了产生具有理想生物活性和物理化学性质的分子,随着计算机科学与高性能计算的快速发展,深度学习技术在药物设计领域的应用日益受到重视。生成式深度学习模型在自然语言、图像、音乐、视频等领域的表现卓越,为分子生成提供了新的思路。越来越多的研究者开始尝试使用深度学习技术完成分子生成任务。综述总结了深度学习算法在分子生成中的研究进展,重点介绍了常用的几种分子生成神经网络架构的原理、应用、分子表征形式及其技术细节。

摘要：作为对外汉语教师,不仅要设计语言教学,还要想办法如何让具有文化差异的学生们与教师形成无交流障碍的教学局面,进而完成教学任务。本文从对外汉语教学中跨文化交际能力的培养现状着手,结合自己在英国赫尔大学中文系任教的教学经验,探讨对外汉语教学中的个性化教学策略,以期望对外汉语教师利用跨文化交际这一能力帮助学习者扫清交际障碍,使教学效果最优化。

摘要：根据川南地区绵阳—长宁拉张槽3口井的源储实验资料研究表明,川南地区筇竹寺组具有有机质丰度高、富有机质页岩厚度大、演化程度高、高脆性等特征,经历多期构造运动改造,B1井区保存条件较好。微观储集空间分为有机孔、无机孔(黏土矿物晶间孔、脆性矿物粒间孔、粒内溶蚀孔及黄铁矿晶间孔)和微裂缝(构造微缝、成岩收缩缝和溶蚀缝)3大类,并可进一步细分为9种类型,孔隙形态表现为细颈墨水瓶广体孔含少量狭缝形孔和平板、楔形缝2种结构,孔径分布复杂,以中孔为主,少量微孔及大孔。优质页岩孔容、BET比表面积较大,为页岩游离气及吸附气提供良好的储集吸附空间。其孔隙类型与分布特征的差异主要受有机碳含量、成熟度、成岩作用、孔隙流体压力的控制。

摘要：为了提高机器人的控制精度,在分析国内外现有机器人建模方法和参数标定的基础上,兼顾建模方法的通用性和误差辨识的可操作性,提出一种采用基于圆周点分析(CPA)和修正Denavit-Hartenberg(MDH)联合建模的机器人运动学参数辨识与标定的方法。基于本研究所设计的Articulate机器人的实验结果表明,该方法能够将机器人精度由初始的3.156 mm提高到1.525 mm,且与单纯使用CPA方法或单纯使用MDH方法相比,本方法具有更高的精度,并能解决MDH方法对初值敏感性问题;本文中提出的机器人参数辨识和误差标定方法是在机器人通用模型基础上实现的,具有良好的可用性和提高精度效果。