提出了在完整三角晶格光子晶体中引入两线缺陷构成的耦合型波导结构。
通过分析谱带形对不同结构参数的依赖关系，在最优化的光子晶体耦合波导中，找到了一种独特的、群速近似为零的谱带。
通过对波导宽度的啁啾实现了不同频率光的色散补偿，最终得到了带宽为13.24nm、平均群折射率为28的宽带理想慢光，并进一步采用二维时域有限差分(FDTD)算法进行了验证。
数值分析结果表明，高斯脉冲在耦合波导中传输后的相对时域展宽低于10%。

第1章简介1．1内存分配的历史1．1．1静态分配1．1．2栈分配1．1．3堆分配1．2状态、存活性和指针可到达性1．3显式堆分配1．3．1一个简单的例子1．3．2垃圾1．3．3悬挂引用1．3．4共享1．3．5失败1．4为什么需要垃圾收集1．4．1语言的需求1．4．2问题的需求1．4．3软件工程的课题1．4．4没有银弹1．5垃圾收集的开销有多大1．6垃圾收集算法比较1．7记法.1．7．1堆1．7．2指针和子女1．7．3伪代码1．8引文注记第2章经典算法2．1引用计数算法2．1．1算法2．1．2一个例子2．1．3引用计数算法的优势和弱点2．1．4环形数据结构2．2标记一清扫算法2．2．1算法2．2．2标记—清扫算法的优势和弱点2．3节点复制算法2．3．1算法2．3．2一个例子2．3．3节点复制算法的优势和弱点2．4比较标记—清扫技术和节点复制技术2．5需要考虑的问题2．6引文注记第3章引用计数3．1非递归的释放3．1．1算法3．1．2延迟释放的优点和代价3．2延迟引用计数3．2．1deutsch-bobrow算法3．2．2一个例子3．2．3zct溢出3．2．4延迟引用计数的效率3．3计数域大小受限的引用计数3．3．1“粘住的”计数值3．3．2追踪式收集恢复计数值3．3．3仅有一位的计数值3．3．4恢复独享信息3．3．5“oughttobetwo”缓冲区3．4硬件引用计数3．5环形引用计数3．5．1函数式程序设计语言3．5．2bobrow的技术3．5．3弱指针算法3．5．4部分标记—清扫算法3．6需要考虑的问题3．7引文注记第4章标记—清扫垃圾收集4．1与引用计数技术的比较4．2使用标记栈4．2．1显式地使用栈来实现递归4．2．2最小化栈的深度4．2．3栈溢出4．3指针反转4．3．1deutsch-schorr-waite算法4．3．2可变大小节点的指针反转4．3．3指针反转的开销4．4位图标记4．5延迟清扫4．5．1hughes的延迟清扫算法4．5．2boehm-demers-weiser清扫器4．5．3zorn的延迟清扫器4．6需要考虑的问题4．7引文注记第5章标记—缩并垃圾收集5．1碎片现象5．2缩并的方式5．3“双指针”算法5．3．1算法5．3．2对“双指针”算法的分析5．3．3可变大小的单元5．4lisp2算法5．5基于表的方法5．5．1算法5．5．2间断表5．5．3更新指针5．6穿线方法5．6．1穿线指针5．6．2jonkers的缩并算法5．6．3前向指针5．6．4后向指针5．7需要考虑的问题5．8引文注记第6章节点复制垃圾收集6．1cheney的节点复制收集器6．1．1三色抽象6．1．2算法6．1．3一个例子6．2廉价地分配6．3多区域收集6．3．1静态区域6．3．2大型对象区域6．3．3渐进的递增缩并垃圾收集6．4垃圾收集器的效率6．5局部性问题6．6重组策略6．6．1深度优先节点复制与广度优先节点复制6．6．2不需要栈的递归式节点复制收集6．6．3近似于深度优先的节点复制6．6．4层次分解6．6．5哈希表6．7需要考虑的问题6．8引文注记第7章分代式垃圾收集7．1分代假设7．2分代式垃圾收集7．2．1一个简单例子7．2．2中断时间7．2．3次级收集的根集合7．2．4性能7．3提升策略7．3．1多个分代7．3．2提升的闽值7．3．3standardmlofnewjersey收集器7．3．4自适应提升7．4分代组织和年龄记录7．4．1每个分代一个半区7．4．2创建空间7．4．3记录年龄7．4．4大型对象区域7．5分代间指针7．5．1写拦截器7．5．2入口表7．5．3记忆集7．5．4顺序保存缓冲区7．5．5硬件支持的页面标记7．5．6虚存系统支持的页面标记7．

完整英文电子版（56页）电子烟欧洲条规指令，欧洲议会和理事会2014年4月3日第2014/40/EU号指令，关于成员国有关烟草及相关产品的生产、展示和销售的法律、法规和行政规定的近似性，并废除第2001/37/EC号指令。
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采用含有一定量纳米铝粉的钴基合金粉末作为涂层原材料,在结晶器用Cu-Cr合金表面利用激光搭接原位反应制备陶瓷相颗粒增强钴基合金涂层。
通过金相显微镜、X射线衍射(XRD)仪、扫描电镜和显微硬度实验等分析手段对实验制备样品涂层的结构和形成机制进行了研究。
结果表明,在优化了的激光制备工艺参数(电流175A,频率15Hz,脉宽3ms,速度4.0mm/s)及搭接率在20%～25%时,在Cu-Cr合金表面制备出了陶瓷相颗粒增强钴基合金涂层。
Co基合金涂层和基体间形成了界面的冶金结合。
涂层中原位生成了陶瓷相颗粒,最大颗粒的粒径在3μm左右,多数为细小且呈弥散分布的近似球形颗粒,起到了增强基体的作用。
Co基合金的主要结晶方式是以原位生成的陶瓷相为中心,带动周围Co基合金液体结晶,反过来结晶后的合金对陶瓷相进行包裹,控制了陶瓷相的聚合,并使其弥散分布、颗粒细小化。
Cu-Cr合金表面涂层的平均显微硬度由基体表面的94HV增到了300HV。

优化排样问题的近似算法优化排样问题的近似算法矩形排样C++例子

数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。

Matlab写的区域生长图像分割程序。
%区域生长算法:regionfunctionLabelImage=region(image,seed,Threshold,maxv)%image:输入图像%seed：种子点坐标堆栈%threshold：用邻域近似生长规则的阈值%maxv：所有生长的像素的范围小于maxv%LabelImage:输出的标记图像，其中每个像素所述区域标记为rn[seedNum,tem]=size(seed);%seedNum为种子个数[Width,Height]=size(image);LabelImage=zeros(Width,Height);rn=0;%区域标记号码fori=1:seedNum%从没有被标记的种子点开始进行生长ifLabelImage(seed(i,1),seed(i,2))==0rn=rn+1;%%对当前生长区域赋标号值LabelImage(seed(i,1),seed(i,2))=rn;%endstack(1,1)=seed(i,1);%将种子点压入堆栈（堆栈用来在生长过程中的数据坐标）stack(1,2)=seed(i,2);Start=1;%定义堆栈起点和终点End=1;while(Start＜=End)%当前种子点坐标CurrX=stack(Start,1);CurrY=stack(Start,2);%对当前点的8邻域进行遍历form=-1:1forn=-1:1%%判断像素（CurrX，CurrY）是否在图像内部%rule1=(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1;%%判断像素（CurrX，CurrY）是否已经处理过%rule2=LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0;%%判断生长条件是否满足%rule3=abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜Threshold;%%条件组合%rules=rule1&rule2&rule3;if(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1&LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0&abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜=Threshold&image(CurrX+m,CurrY+n)0%堆栈的尾部指针后移一位End=End+1;%像素（CurrX+m,CurrY+n)压入堆栈stack(End,1)=CurrX+m;stack(End,2)=CurrY+n;%把像素（CurrX,CurrY)设置成逻辑1LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)=rn;endendend%堆栈的尾部指针后移一位Start=Start+1;endend

本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提

代理人替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优

本文以CO2(4.3μm)为发射与吸收介质,讨论轴对称燃气流低分辨率红外空间扫描方程的反演.使用洛仑茨线的随机谱带模型,指数-倒数线强分布函数和Curtis-Godson近似表示透过率.建立了通过已知吸收气体浓密分布,由辐射传递方程反演温度分布的迭代法.计算试验说明:此迭代法较为简单,收敛迅速,计算精度高.分析说明在较低温度和使用较大波数时,辐射强度误差对温度解的影响变小.推演得到由辐射传递方程和透过率方程求解吸收气体浓度分布的近似公式.此近似公式和温度迭代法组成了主动式红外空间扫描的近似反演.计算试验说明此反演法较为简单,计算精度可满足工程测温的要求.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。