摘要：轴手性芳环骨架是众多天然产物、优势手性配体和催化剂的核心结构单元,其高对映选择性构建引起了有机合成化学家的广泛关注.近年来,在这类优势轴手性骨架导向的不对称有机小分子催化领域取得了突飞猛进的进展[1].其中,关于轴手性六元联二芳环以及轴手性五元杂芳环骨架的催化不对称构建的进展尤为突出[1,2],该类骨架己发展成为轴手性芳环大家族的中坚力量.

摘要：在高速铁路无砟轨道结构设计和检算时,列车荷载设计值是关键的设计参数之一。基于GPD理论,研究全波段不平顺激励下的轮轨力极值估计方法,并与脉冲激励下的结果对比,为无砟轨道结构设计和相关规范的完善提供依据。结果表明:采用百分位数法选取阈值时,应对样本分簇以提高样本之间的独立性和轮轨力极值估计的精度;提出结合百分位数阈值的形状参数筛选法进行轮轨力极值估计,确定了每簇样本量大小和形状参数区间;样本量宜取3×10^(5)~5×10^(5)个,百分位数阈值宜取50%~98%,且以轮轨力极值估计值的均值作为最终的轮轨力极值估计值;列车速度为250~400 km/h的列车荷载设计值动力系数分别为2.2、2.4、2.6和2.8。

摘要：儿童作为一种悖论式的存在,一方面寄托着成人对童年生活的美好回忆,另一方面又承受着来自成人世界以"小红花"为标志的对其天性的规训。这一悖论通过文学艺术中"另类儿童"的"小红花情结"得以显现。论文从描述影视文本中"另类儿童"的教育经历入手,反思以"小红花"为代表的制度化教育对儿童天性的规训,揭示教育在"天性与规训"之间的矛盾。论文受现象学教育学的启发,提出要尊重"儿童的秘密",在敬畏、尊重儿童天性的基础上给予其一种"恰当的教育关心",将儿童基于天性的成熟和发展合理地纳入到社会需要的轨道中。

摘要：针对140~170 m超高层住宅消防系统转输供水设计,分析了水泵直接串联系统、消防水泵+转输水箱串联系统(避难层)、消防水泵+转输水箱串联系统(屋面)这三种消防系统转输供水方案的优缺点,并以工程实例分析了消防水泵+转输水箱串联系统(屋面)的实际工程应用。

摘要：2018年被认为是'Vlog元年',叙事人格化、受众黏性较强的Vlog(视频日记)得到主流媒体的采用,成为博鳌论坛和全国两会等重大主题报道中的爆点和亮点之一,获得了受众的认可和喜爱。在新媒体语境中,Vlog提供了制作者大胆创意和广泛设计的空间,能够较多地与其他新闻报道形式或媒体技术进行融合创新。整体基数不高、传播平台限制、个人隐私受威胁等是Vlog新闻发展过程中面临的挑战。

摘要：本文是作者四年间就故宫信息电子化有关专题的四次讲话,它从一个特殊的侧面展现出故宫博物院在这一文博新兴领域的建设总体思路和推进发展轨迹。其一论述了信息电子化在故宫全局工作和改革进程中的战略意义以及网站建设的原则;其二回顾了故宫信息电子化的总体思路和起步策略,小结了信息电子化基础建设的阶段性成果;其三总结了故宫信息电子化总体思路中大视角、高起点的三个与众不同的特点,指明了“数字故宫”的前景;其四以文物流通管理系统为例,再次论证了信息电子化对有效保护、合理利用、严格管理和队伍素质提高的重要意义,指出这项工作在故宫已进入了不可逆转的历史新阶段。

摘要：针对数控系统在高度集成化过程中产生的柔性和稳定性问题,构建了一个基于两层网络的可监控数控系统.将Profibus-DP总线和SERCOS总线应用于数控系统的控制器设计中,解决了数控系统因信息交互密集而产生的实时性、可靠性差的问题.控制器基于PC架构,通过引入RTX系统改善了桌面操作系统实时性差的不足;采用组件技术实现软件设计,系统任务模块为可独立运行的实现某种控制功能的程序块.通过对功能单元的配置得到不同的程序模块,从而实现控制器的快速重构.将故障监测与诊断技术用于数控系统设计中,构建了层次化的可监控体系,开发了原型机,在数控系统网络化研究方面进行了一定探索.

摘要：研究结合预糊化和外源酶对糙米进行处理,利用中心组合实验模型,以酶解温度、酶解时间、预糊化时间和酶的添加量4个因素为自变量,处理后糙米的蒸煮时间和感官评分为响应值,设计四因素三水平的响应面分析实验。同时研究酶解辅助预糊化处理对糙米基本组分以及糙米处理前后的热力学性质的影响。结果表明:酶解辅助预糊化处理的酶解温度、酶解时间、预糊化时间和酶的添加量对糙米的蒸煮时间和感官评分均有显著的影响。通过响应面分析及验证实验得最佳条件为:酶解温度为61℃,酶的添加量为2%,酶解时间为127 min,预糊化时间为12 min,此条件下蒸煮时间为22.39 min和感官评分为78.75分。酶解辅助预糊化处理显著降低了脂肪含量,有利于糙米的储藏。酶解辅助预糊化技术不仅改变了糙米的凝胶温度范围,而且使糙米更易糊化。

摘要：视觉目标检测与测距是一种利用计算机视觉技术实现对图像或视频中目标物体进行检测和测距的技术。该技术在工业自动化领域发挥着重要的作用。基于YOLOv5算法,进行目标检测时,采用视差计算算法透视变换来估计每个像素的视差值,并利用训练的视差神经网络模型代替传统三角测量原理实现目标检测和测距,为了加快计算速度,使用最新并行计算框架OpenCL来充分发挥计算设备的并行计算能力,运行效率提高了43%,实现了更准确、更快速的检测目标,并提高了测距精度。首先系统调用双目摄像机检测出目标物品,并得到相应的边界框和置信度,然后利用相机的视角差异,双目视觉的立体匹配功能,计算目标物体的实际距离。实验在室外进行,结果表明该系统能准确检测室外目标障碍物,并实现目标测距,在0.5~1.5 m范围内测距误差不超过4%,为巡检机器人自动避开障碍物提供技术参考。