摘要：金属纳米材料具有独特的物理和化学性质,因此被广泛应用于各种领域的器件制造中。然而,纳米尺度下材料性能表现的外在响应具有很大的不确定性,应变速率是一个重要的影响因素。为了深入探究金属纳米材料机械力学性能对应变速率的响应以及纳米杆断裂失效与初始微观结构之间的关系,本文构建了金属纳米杆模型,并通过分子动力学模拟研究了单晶Cu纳米杆在不同应变速率下拉伸的形变过程。利用基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)机器学习算法,获得了初始微观结构缺陷的位置。在对比了每个速率300个样本,共计2700个样本后,得出纳米杆断裂位置与初始滑移分布的相关性特征。结果表明,当应变速率高于0.08%ps^(-1)时,初始滑移主要分布在纳米杆两端,但断裂位置分布却集中在中间。随着应变速率的降低,初始滑移分布则愈发均匀,断裂位置分布则更趋向于两端。而纳米杆的断裂强度和塑性形变能力则随着应变速率的提高而提高。这一研究结果可以为金属纳米材料的设计和制造提供有价值的参考。

摘要：应急避难场所在综合防灾减灾救灾、构建和谐社会、建设宜居城市过程中起着重要作用,应对突发性自然灾害和事故灾难、最大限度减少人员伤亡和财产损失、增强抵御灾害能力的一项有力措施。宁夏回族自治区通过高标准规划和建设,实现了应急避难场所的多功能性和综合性;通过科学设计分级分类布局,满足了本地区的实际需求,提高了灾害的应急处置能力,为“守牢美丽新宁夏”提供有力保障。

摘要：炎炎夏日的晌午,火辣辣的太阳在曝光一张发白的底片。人们躲在凉快的阴影里,眯小眼睛,就像一部相机,尽管光圈调得最小,也足以拍摄一帧高调的照片；眼底被灼得生生的痛,于是索性闭上眼,静听阳光下的柏油马路被熬得吱吱地响。闭上眼,就会有一个金色的图案在晃动。金色的水纹, 动画的。那是河水把阳光映射在临河老屋的阴影里,是夏日水城的动漫。令人即使是仰躺着,也能看到水的浪漫。作为江南小城,原来有很多河流纵横交叉在城里城外。环型的护城河,环抱着城墙；城里有弓河,弦河和九支如搭在弦上的箭河。河多。

摘要：高铁采用交流供电,运行中其供电系统会对临近的埋地管道造成交流干扰,加速管道腐蚀,因此需要对交流干扰影响的管道进行缓解。本文运用数值模拟方法,对与高铁交叉并行的某管道进行交流干扰预测,研究了机车位置对干扰的影响,并进行了缓解方案的设计,形成了一套高铁交流干扰的缓解流程。研究得出:机车位于管道与高铁交叉点时,管道交流电流密度超出干扰评价指标,缓解方案设计为固态去耦合器加接地的方式,多次计算确定锌带敷设位置及数量,施加缓解方案后管道干扰达标,缓解效果经验证达到效果。

摘要：非洲作为“全球南方”重要组成部分,成为日本实现其“政治大国”夙愿的重要依托。日本在战略上,诱拉非洲国家进入其“印太构想”,拓展战略空间;政治上,紧密团结非洲,推动联合国改革;经济上,完善对非经济外交,夯实日非务实合作根基;安全上,优化制度设计,确保非洲供日能源安全;软实力建设方面,注重理念引领和实践,提升日本在非影响力。由于日本对非政策长期以来的外生性、日非合作民间基础薄弱等原因,日本实现对非战略目标的掣肘多。“全球南方”崛起背景下,日本对非政策给中非合作带来的负面影响开始显现。展望未来,日本只有摒弃对“全球南方”的错误认知,才可能使其对非洲的政策调整收获预期的效果。

摘要：多模干涉耦合器结构的功率分束器拥有大带宽、较好制造鲁棒性等优势,长期以来受到人们的关注.本文提出的是一种基于相变材料In_(2)Se_(3)的超紧凑可调控功率分束器,尺寸仅有2.4μm×3.6μm,采用1×2的多模干涉耦合器结构,在不改变其他结构参数的情况下,采用直接二进制搜索算法对器件进行优化,仅通过In2Se3的a态与β态的可逆相变,利用两种晶态之间的高折射率对比度实现了不同的功率分束比.与其他可调控的功率分束器相比,本文设计的这种功率分束器结构紧凑、调控简单,并且具有较好的鲁棒性.利用该器件在1540—1560 nm的波长范围内实现了1∶1,1∶1.5,1∶2三种分束比,插入损耗分别小于0.27,0.13和0.17 dB.证明了这种基于相变材料In2Se3的超紧凑可调控功率分束器在光子集成电路上应用的可能性.

摘要：《上海科技翻译》１９９８年第４期，发表了刘国枝的《谬译还是妙译？》一文（以下称刘文）。文中提到一则英文广告，并附了两篇译文。刘文对其中一篇赞叹不已，称它“简洁明快”，“铿锵有力”，“落地有声”，“对仗整齐”，“朗朗上口”，“赏心悦目”，“极具感染力”...

摘要：图神经网络(GNN)应用于推荐领域之后取得了巨大的成功,通过堆叠多层图神经网络层聚合邻居的信息,使节点可以获取更加广阔的协同信息,可以有效解决推荐系统的数据稀疏问题。目前大部分将图卷积网络应用于推荐的工作都遵循对称归一化的设计,对称归一化加强了冷门商品对于用户嵌入的构建,但是会分配给流行度高的商品很低的权重,导致热门商品对于用户节点嵌入影响微乎其微。针对这一问题,提出一种左归一化图卷积网络模型,模型使用了更加灵活的归一化处理方式,加入衰减因子,并且设计了两种针对各图卷积层的衰减机制,相互配合,大幅提高了推荐的效果。在数据集Alibaba、Amazon-book、Yelp2018上与基准模型LightGCN、NGCF(Neural Graph Collaborative Filtering)、PinSage、Bprmf进行了对比实验,结果表明,与LightGCN相比,所提模型的召回率(recall)分别提高9.9%、20.2%、7.5%,归一化折损累计增益(NDCG)分别提高12.7%、24.1%、8.3%,验证了所提模型的有效性。