标准型异形椭圆断面正常水深和临界水深计算

针对标准型异形椭圆断面正常水深和临界水深的基本方程均为超越方程、无法直接求解的问题,在归纳标准型异形椭圆断面水力要素计算公式的基础上,通过引入量纲一参数和采用曲线分段优化拟合的分析方法,提出了求解标准型异形椭圆断面正常水深和临界水深的直接计算公式。误差分析结果表明,该断面正常水深和临界水深直接计算公式相对误差的绝对值最大分别为0.362%和0.288%,其适用范围及精度均能够满足工程应用的要求。     

大学英语四、六级网考实施过程中的思考

大学英语四、六级网考在提升考试组织效率、改进考试效度和信度、减少考试作弊等方面有着技术上的优势,是一项很有发展前景的大规模标准化语言水平测试。而考试实施中遇到的高校硬件设施、网考题库建设、考生的畏惧心理等问题制约了网考发展。只有在解决这些问题的基础上,网考才有可能得到更大面积的推广。     

超细干粉灭变压器热油火有效性研究

为评估超细干粉用于大型油浸变压器的技术可行性,通过变压器热油火实验,研究了超细干粉对不同初始基础油温和不同预燃时间下变压器热油火的灭火有效性,分析了超细干粉灭变压器热油火的作用机理.     

Mathematical modeling of electromagnetic dimensionless number for electromagnetic casting of metals and its application

in order to estimate the feasibility of electromagnetic casting (EMC) for different metals, a mathematical model named the electromagnetic dimensionless number (EMDN) was presented, and its validity was proved by the experiments of aluminum and Sn-3~Pb alloy. From the experiment and the analysis of EMDN it can be concluded that the EMC of steel can be attained only when the magnetic flux density is larger than 0. 09 T, while that required for aluminum is only 0. 04 T. The mathematical expression of the electromagnetic dimensionless number was given out.     

工科院校《大学计算机基础》模块化教学研究

鉴于我院大学计算机基础课程教学不适应形势发展的客观问题,提出了模块化教学思想的理论内涵和模式设计原则,并具体构建了大学计算机基础课程模块化教学模式。通过实验班测试,该教学模式取得较好教学效果。     

基于PID控制的矿井通风机自动监控系统研究

矿井通风机是煤矿通风系统的主要设备之一。通过结合煤矿生产的需要和矿井通风机自动监控系统的结构,提出了以PLC和组态技术为核心的控制系统,并引入了二自由度的PID控制理论。通过Matlab/Simulink动态仿真对矿井通风机自动控制系统进行参数控制,可实时监测并读取通风机的风速、风量、电流和温度等参数,且具有良好的预警功能,对企业实时掌握风机工况有重要的意义。     

《英国赛博安全战略：回顾与展望》评析

文章评估了英国赛博空间面临的机遇和威胁,对英国政府在赛博安全领域的投资进行了分析,揭示英国政府在赛博安全领域的最新进展和未来计划,针对英国政府可能面临的挑战提出了应对措施。     

面向事实性问题的答案选择技术研究综述

答案选择是问答系统的一个关键步骤,它的任务是从候选答案集中选择出最佳答案返给用户,其主要研究内容包括答案选择的标准、方法及评价。该文首先介绍了主要的答案选择标准,分析了答案选择标准与问答系统评测之间的关系。然后将答案选择策略分为基于冗余的策略、基于相似性的策略和基于推理的策略,分别对每种策略的主要答案选择方法和特点进行了概述。随后又介绍了答案选择的评价指标及答案验证评测。最后讨论了答案选择所面临的主要问题,并对其未来的发展方向进行了展望。     

启动子序列的非均衡检测识别算法研究

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。     

启动子序列的非均衡检测识别算法

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%.