高职体育教育现状分析与思考

随着经济社会的发展,我国的体育教育事业也在一定程度上发生了变化,但是现阶段,对体育教育的重视程度还是不够,导致体育教育出现了一些问题。     

聚酰胺小柱净化-反相液相色谱同时测定海米中4种合成着色剂

建立了酰胺小柱净化-反相液相色谱测定海米中4种合成着色剂含量的方法。确定了以50%丙酮水溶液为提取试剂,干法装聚酰胺粉填料为固相萃取小柱净化提取液,在Athena C18-WP柱(4.6mm×250mm,5μm)上,以甲醇和0.02mol/L的乙酸铵溶液为流动相进行梯度洗脱,流速为0.8mL/min,检测波长为254nm进行检测。结果表明,四种合成着色剂在0.2 mg/L²0mg/L范围内具有良好的线性关系,方法的检出限在0.04 mg/L20mg/L范围内具有良好的线性关系,方法的检出限在0.04 mg/L⁰.06mg/L之间。在实际样品的检测中合成色素的加标回收率在85.0%0.06mg/L之间。在实际样品的检测中合成色素的加标回收率在85.0%⁹7.4%之间,相对标准偏差在2.06%97.4%之间,相对标准偏差在2.06%⁵.18%之间。该方法成本低、简单高效,可用于海米中合成色素的日常检测和风险监测。     

雪茄烟田微生物群落和土壤理化性状与青枯病发生的关系

为明确影响雪茄烟青枯病发生的关键微生物和土壤因素,采用扩增子测序法,研究了青枯病发病与未发病根际土壤细菌和真菌群落结构组成、土壤理化性状及相互间的关系。结果表明,相对于未发病根际土壤,发病土壤有提高微生物多样性和复杂程度的趋势,增加了假单胞菌（Pseudomonas)、肠杆菌（Enterobacter）、弹球菌（Sphaerobolus）、毛枝菌（Trichocladium）、镰刀菌（Fusarium）等的相对丰度,降低了朱氏杆菌（Chujaibacter）、寡养单胞菌（Stenotrophomonas）、罗河杆菌（Rhodanobacter）、被孢霉菌（Mortierella）、毛壳菌（Chaetomium）等的相对丰度。病情指数与土壤含水量（SAWC）、毛管孔隙度（SCM）、有效磷（AP）显著正相关;与土壤通气孔隙度（SAP）、pH、交换性钙（ECa）显著负相关。典型相关、主成分及最小数据集分析表明土壤SCM、AP和劳尔氏菌（Ralstonia）、Chujaibacter相对丰度是雪茄烟青枯病发病的关键土壤及微生物因子。     

构造毛管压力曲线法在A油田储层评价中的应用

苏北盆地A油田的中低孔渗储层,由于受不同成岩作用的影响,孔隙结构复杂,且储层段存在不同流体时的电性关系复杂,基于电法测井的解释图版难于识别储层含油性,测井储层参数的计算精度也偏低。在现有研究成果的基础上,引入综合物性指数C分类选取毛管压力曲线的进汞压力初始点,分类构造相应每一个进汞饱和度下的进汞压力与孔隙度和渗透率之间的对应函数关系,再逐点构造新的毛管压力曲线。通过与实测毛管压力曲线对比可知,该方法所构造的毛管压力曲线可较好地适用于中低孔渗储层。采用该方法计算的含水饱和度与核磁共振计算的束缚水饱和度综合,建立了储层流体的识别图版,在苏北盆地A油田的中低孔渗砂泥岩储层评价中取得了较好效果。     

空气中可吸入颗粒物的两种测定方法的比较

本文对测定空气中可吸入颗粒物的两种仪器;TEOM系列1400A微量振荡天平法可吸入颗粒物监测仪与MP101Mβ射线法可吸入颗粒物监测仪进行了对比,并且给出了对比结果：β射线法与微量振荡天平法测量结果具有较强相关性,两种方法都是可取的。     

工艺参数随机扰动下的传输线建模与分析新方法

本文考虑集成电路制造过程中传输线制造工艺参数随机扰动对传输线传输性能的影响,建立了传输线的随机模型.结合精细积分算法与蒙特卡洛方法分析了该传输线随机模型的瞬态响应,通过对模型输出的正态性进行偏度-峰度检验给出了最差情况估计.对于正弦激励情况推导了无耗传输线相应随机微分方程解的一阶矩的解析形式,给出了二阶矩的数值计算方法,最后估计出输出信号振幅与相移的上下界.实验结果表明本文提出的传输线随机模型及其分析方法可以对传输线的性能进行有效的评估.     

基于FPGA的数字交换系统的设计与实现

本文提出了一种基于FPGA的数字交换机的实现方案。方案中利用FPGA对PCM信号进行处理,在FPGA内实现了话路交换、控制接口、时钟信号与信号音产生等主要功能,大大简化了硬件电路,并且较之传统方案具有明显优越的可扩展性。     

基于聚类稀疏表示与图像块自适应聚合的单幅图像超分辨研究

A Single Image Super-Resolution (SISR) reconstruction method that uses clustered sparse representation and adaptive patch aggregation is proposed. First, we randomly extract image patch pairs from the training images, and divide these patch pairs into dif-ferent groups by K-means clustering. Then, we learn an over-complete sub-dictionary pair offline from corresponding group patch pairs. For a given low-resolution patch, we adap-tively select one sub-dictionary to reconstruct the high resolution patch online. In addition, non-local self-similarity and steering kernel regression constraints are integrated into patch aggregation to improve the quality of the re-covered images. Experiments show that the proposed method is able to realize state-of-the-art performance in terms of both objective evaluation and visual perception.     

传输线电容参数提取中的奇异性处理方法

传输线电容参数提取过程中需要计算导体上的电量,而在电量计算过程中普遍存在着角点的奇异性问题.本文给出了角点附近区域电势分布的数学模型,通过采用有限级数逼近该数学模型的解析解提出了一种新的电量计算方法,并进行了级数逼近的误差分析.本文算法克服了邓肯矫正需要选择角点积分区域的不足,有效地校正了导体角点奇异性引起的电容参数提取的计算误差,最后给出了算法的数值实验与分析结果.