东菲律宾海沉积物的地球化学特征与物质来源

通过对东菲律宾海近代深海黏土沉积物粒度、稀土元素组成及其赋存状态和铀系同位素年代学的综合研究,探讨了研究区沉积物的特征与物质来源.主要结论包括:(1)沉积速率低、分选性和磨圆度较差、细粉砂以上粒级含量高,表明研究区沉积物物源相对匮乏且没有经过长途搬运.(2)稀土元素总量较为富集,其页岩标准化配分模式具有较弱的重稀土富集、不同程度的Ce负异常和Eu正异常特征.(3)有无结壳发育站位沉积物中稀土元素的赋存状态特征较一致,主要赋存于残渣态和铁锰氧化物态中.残渣态表现出轻稀土元素的相对富集、Ce和Eu的正异常特征;而在铁锰氧化物态中,重稀土元素则相对富集,Ce呈负异常.(4)有无结壳站位沉积物在上述各指标间均存在一定的差异.(5)综合上述特征及源区判别分析,认为所研究沉积物主要来自于当地及附近火山物质的蚀变,同时也受较小程度的风尘和(或)河(洋)流输入陆源物质的影响

双圆弧柔轮齿形参数对谐波齿轮传动共轭特性的影响

谐波齿轮传动过程中，双圆弧齿廓可有效避免尖点啮合现象。为进一步优化双圆弧齿廓，提高谐波齿轮传动装置的性能，基于改进运动学法的精确共轭理论，采用Matlab编程计算的方法，对比分析了柔轮齿廓中主要参数的变化对共轭区域和共轭齿廓的影响。分析结果表明，柔轮轮齿凸齿廓圆弧半径、凹齿廓圆弧半径和径向变形量对共轭齿廓形状影响显著；而公切线倾角、公切线长度对共轭区间和共轭齿廓弧长影响较明显，合理选用柔轮齿廓参数可有效提升谐波齿轮装置的传动性能

黄土丘陵区草地根系生物量对踩踏干扰生物结皮 的响应

：为明确干扰生物结皮对高等维管束植物的影响，本研究以黄土丘陵区退耕封禁２０年左右的草地为对象，通 过野外调查与室内分析相结合，研究了踩踏干扰对退耕地生物结皮及植物根系生物量的影响。结果表明：干扰降 低了生物结皮盖度，增加了植物盖度；干扰显著增加植物根系总生物量，３７％干扰度组较不干扰组增加１０４．５５％， 其中０～１０ｃｍ土层较不干扰组增加２０４．５９％；干扰增加了０～１０ｃｍ土壤含水量，４８％干扰度组较不干扰组增加 ２２．３７％；干扰生物结皮降低了夏季午后土壤温度，３７％干扰度组较不干扰组降低５．８５℃；干扰增加了生物结皮下 层土壤全氮含量，影响了土壤养分循环以及水文、温度的重新分配，促进了与之镶嵌分布的植物根系的生长，并促 使草地根系浅层化。</p

东菲律宾海新型铁锰结壳中元素的赋存状态

为了解东菲律宾海新型铁锰结壳中元素的赋存状态,采用化学提取方法对3个结壳样品进行了物相分析.不同类型结壳中成矿和稀土元素的赋存状态总体一致,表明它们形成于相近的地质和海洋环境中.成矿元素中的Fe和Cu绝大部分赋存在残渣态中,Mn、Co和Ni则主要赋存在锰氧化物结合态、有机结合态和残渣态中,并且埋藏型结壳样品锰氧化物结合态中赋存了相对更高比例的成矿元素.三价稀土元素主要集中在锰氧化物结合态中.两个沉积物表层结壳样品中的Ce主要集中在残渣态中.而埋藏型结壳样品中的Ce则主要赋存在锰氧化物结合态中,这可能与该样品此相态中赋存了相对较多的Mn有关.呈碳酸盐结合态和有机结合态的稀土元素含量仅各占稀土总量的1%左右,表明两者对结壳中稀土元素的富集作用很小

A Deep Face Recognition Method Based on Model Fine-tuning and Principal Component Analysis

In this paper, we propose a simple and effective deep face recognition method based on model fine-tuning and principal component analysis. At first, we use our own face dataset to fine tune the improved VGG-Face model. This can effectively solve the problem that the training dataset is too small and the data distribution is different. Through the part of the existing model parameters as the initial parameters of the new model, greatly accelerated the convergence rate of the model training. Then, for the facial features extracted by the deep learning method, we use principal component analysis to further remove redundant features, reduce the complexity of the features, and improve the face recognition rate. The experimental results prove that the proposed approach achieves a good face recognition accuracy on our test dataset.</p