摘要：100多年以来,雌性哺乳动物出生后是否存在生殖干细胞的争议尚无定论.2004年,研究人员从出生后的小鼠卵巢中发现并分离到雌性生殖干细胞(female germline stem cells,FGSCs),挑战了存在近半个世纪的理论:哺乳动物出生后不会对卵母细胞库进行更新.随后很多研究不仅指出哺乳动物出生后卵巢中新生成的卵母细胞源自FGSCs,而且发现如果将FGSCs移植回受体卵巢,它们能够产生功能性的卵母细胞并由此得到健康的后代.可是,有的研究小组重复实验或者精心设计实验,却未得到相同的结果,甚至得出相反的结果.最近,有研究者从育龄女性卵巢中分离到了在体内外都能够分化出功能性卵母细胞的FGSCs,不过这些卵母细胞的受精能力还有待证实.本文回顾了哺乳动物FGSCs的研究历程,并对这一存在已久的争论以及FGSCs研究方向和将来的运用前景展开了评述.

摘要：针对高负荷氦气压气机叶栅流动分离问题,以某高负荷氦气矩形叶栅为研究对象,采用SST湍流模型加γ-Reθ转捩模型进行了数值模拟。分析了不同负荷、弯角及弯高的高负荷氦气压气机矩形叶栅的流动分离结构和特性。研究结果表明,马蹄涡压力面分支是矩形叶栅角区集中脱落涡和壁角涡形成的主要原因;随着攻角和负荷的增加,叶栅吸力面的分离形式由开式分离向闭式分离转化;而采用恰当的弯高和弯角可以有效抑制流动分离,改善高负荷氦气压气机端部流动状况,减小流动损失。

摘要：压气机叶型的椭圆形前缘相比传统圆弧形前缘能减小流动损失,扩大攻角范围,但加工难度提高。为了尽可能减少加工成本、充分利用椭圆形前缘的气动优势,研究了在不同来流条件下椭圆形前缘与圆弧形前缘的气动性能差异。利用椭圆方程重新设计CDA叶型的前缘;引入SST湍流模型加γ-θ转捩模型对计算模型进行数值模拟,分析叶片前缘的切向速度与熵分布;研究了叶片前缘曲率与局部流动损失的相关性,并详细比较了在不同来流条件下椭圆形前缘与圆弧形前缘的气动性能。分析结果表明,在攻角小于2°的正攻角、较高来流马赫数、较低来流湍流度与雷诺数条件下椭圆形前缘优势更明显。

摘要：基于计算流体动力学和数值优化算法,研究了一种压气机叶型优化设计方法.以入口马赫数为0.7的高亚声速轴流压气机叶型为研究对象,采用拉丁超立方实验法选取优化变量并构建了考虑攻角特性的目标函数,通过引入Gamma-Theta转捩模型,考虑了附面层转捩的影响,最终获得了可以有效改善攻角特性和降低总压损失的高亚声速轴流压气机优化叶型.计算结果表明：优化叶型可以显著降低入口马赫数为0.2-0.8时＋4°和-4°攻角的总压损失,使设计工况（入口马赫数为0.7）下的低损失攻角增加4°以上,优化叶型最佳稠度降低20%并改善低雷诺数时叶栅的流动特性.

摘要：目的研究风荷载对超高层建筑脚手架稳定性的影响,完善结构设计理论。方法通过数理分析,优化风荷载计算公式,并以实际工程算例进行校核;计算、分析风荷载对不同支设基准面(距地面高度大于100 m)、不同搭设方式超高层建筑脚手架立杆附加轴力的影响幅度及变化规律。结果笔者提出简化的风荷载计算方法与现行规范相比,超高层风荷载附加轴力对脚手架立杆轴力增幅影响超过10%。结论与普通脚手架设计相比,超高层建筑脚手架设计应进一步考虑高空风荷载附加轴力的影响,加强构造措施,以保证架体稳定性。

摘要：在充分分析现有无向图存储结构优缺点的基础上 ,结合二维工程图形的特点 ,提出了一种改进的无向图存储结构——分类邻接表存储结构。采用该存储结构可降低程序的时间复杂度 。

摘要：职业核心能力是人们从事任何工作都需要的基本能力。高职院校应重视职业核心能力课程的教学设计。进行课程教学整体设计时,应突出能力目标,创新教学内容;应遵循"双线并行"法则,强化项目任务的设计;应坚持以学生为主体,让学生始终参与教学过程;应进行知识、理论、实践的一体化设计,让学生"在做中学,在学中做";应重视教学的过程考核、综合评价。

摘要：本文介绍了一种在 Ａｕｔｏ Ｃ Ａ Ｄ 环境下通过将不同图形设为不同的深度值，从而实现直接调用其内部命令完成二维装配图自动消隐的方法。

摘要：地质调查正在从“数字化”走向“智能化”,需要在大数据思维的指导下,面向非结构化数据开展机器阅读和地质知识的自动提取。地学命名实体和关系联合提取是当前研究的难点和核心。本文采用基于大规模预训练中文语言模型的BERT—BiLSTM—CRF方法开展岩石描述文本命名实体与关系联合提取。首先,通过收集数字地质填图工作中的剖面测量和路线地质观测数据,建立岩石描述语料;然后,在岩石学理论指导下分析岩石知识组成,完成岩石知识图谱命名实体与关系的模式设计,标注岩石语料;最后,开展岩石描述语料知识提取的深度学习训练和消融试验对比。试验结果显示,大规模预训练中文语言模型(BERT)对岩石描述语料知识提取具有较高的适用性。推荐的BERT—BiLSTM—CRF模型方法对岩石命名实体与关系联合提取的准确率(F1值)为91.75%,对岩石命名实体识别的准确率(F1值)为97.38%。消融试验证明基于BERT的词嵌入层对岩石描述知识提取的性能提升影响显著,双向长短时记忆网络模型层(BiLSTM Layer)能提升实体关系联合提取性能。