论功利主义对新生代农民工价值观的消极影响与对策

功利主义以其注重个人利益、贴近现实生活的特性对正经历社会主义市场经济大潮、在城市打拼的新生代农民工的思想和行为产生了一定影响.调查发现,在功利主义潜移默化的影响下,新生代农民工的价值观呈现功利化倾向.应对功利主义对新生代农民工价值观的消极影响,需要批判功利主义,引导新生代农民工认清功利主义的谬误和危害;以社会主义核心价值观为引领,帮助新生代农民工树立正确的价值观.     

人参、甘草、五味子复合醋提物对老年小鼠急性炎性肝损伤保护作用的研究

目的:本研究旨在通过脂多糖（Lipopolysaccharide,LPS）诱导肝损伤小鼠考察复合醋提物（MVE）对老年小鼠炎性肝损伤的保护效果。方法:将小鼠随机分为正常对照组、MVE组、LPS组、LPS+MVE组。通过苏木精-伊红染色评估肝组织病理情况和免疫组织化学染色判断髓过氧化物酶的表达变化。同时,检测肝组织中白介素-1β、白介素-17、CXC趋化因子配体1、CXC趋化因子配体17等生化因子水平。免疫印迹法测定肝脏中Toll样受体4（Toll-like receptor 4,TLR4）和p-NF-κB p65蛋白表达量变化。结果:复合醋提物能减少中性粒细胞及炎症细胞浸润,极显著降低LPS模型小鼠肝脏谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、活性氧（ROS）水平（P<0.01）,并降低促炎因子和中性粒细胞趋化因子水平（P<0.05）,降低炎症通路TLR4和p-NF-κB p65的蛋白表达水平（P<0.001）。结论:MVE能改善LPS诱导急性炎症小鼠的肝损伤,此外,MVE还能通过平衡促炎和抗炎因子水平变化、抑制TLR4-NF-κB信号通路,最终达到发挥护肝作用效果。     

自动微调机构在工程机械组对中应用

本文对起重机车架拼点工装定位精度需求进行了分析研究,根据产品质控点要求设计微调机构,确保工装适应不同型号产品的拼点与精度微调性,用自动微调机构扩大工装的适用范围,降低人为因素对拼点精度的影响,实现工装对产品的拼点精度控制。     

浅析起重机关键结构件拼点模式现状及发展

正国内起重机行业经过几年的跨越式黄金期发展,其生产产量、产值、资产总量虽已达到相当规模,但其产品的生产质量、结构件的可靠性、一致性仍与国际同行业顶尖水平尚存在差距,整体制造及工艺装备保证水平也存在明显差距。为了响应中国提出的"制造2025"的发展战略,各起重机公司正在实施质量第一、产品可靠的新发展思路。本文在分析起重机关键结构件的生产模式尤其是拼点的质量保证的基础上,对后期的发展趋势进行了预测。关键结构件拼点模式现状     

食品来源的碳点合成特性及生物应用研究进展

碳点是一种新型碳纳米材料,因其优异的光学特性近年受到国内外学者的广泛关注。目前用于合成碳点的食品主要来自果蔬、动物、加工食品及食品废弃物等,具有取材方便、成本低廉的优势。通过水热合成法、微波辐射法、热解法等方法合成的食品来源碳点,具有粒径小、量子产率高、细胞毒性低等优点。研究发现食品来源合成的碳点在生物传感器、生物成像、药物传送等方面表现出巨大的应用潜力。该文将近年来不同来源的食品合成碳点的特性及其在生物方面的应用进行综述,为更加绿色、高效地利用食品来源合成碳点提供指导,并为其在生物领域的应用提供新思路。     

工程起重机结构件制造模式

工程机械在国民生活中起着至关重要的作用。本文主要简述了我国工程起重机结构件制造技术应用的现状,并对未来制造技术的发展趋势进行展望。     

人脸识别的智能门禁控制系统

为了快速有效地验证身份,控制大门的开关,以人脸作为判决因子,判断来访者的合法性,以此来控制门的开关．当红外传感器探测到有人来访时,触发系统抓拍来者的人脸图像,利用OpenCV的人脸检测分类器,快速地进行人脸定位,采用改进的主成分分析算法,实现人脸的识别,与库中存放的合法进入者人脸进行比对;对于允许进入的来访者,控制打开大门,对于不能进入的来访者,系统发出语音提示．经过实验,验证了系统方案的可行性,实现了以人脸为身份识别的智能门控．系统工作稳定,在3s之内完成工作,识别率达85%．     

基于人面智能门禁系统的采集与控制系统设计

随着社会的发展,快速有效的身份自动验证要求日益迫切,人脸是最自然最直接的特征.基于人面智能控制的家用防盗门禁系统以人脸作为身份识别,判断来者的合法性,并以此来控制门的开关.文中实现了以89C51为核心处理器的门禁系统的采集与控制系统的设计.当检测到有人来时触发系统工作：由光敏采集外界光线强度控制照明系统;进行图像采集,如果人脸图像难以采集语音提示进行姿态调整;将采集到的图像与图像库中的合法用户图像进行比较,一致则是合法进入者打开电动门,若不一致进行语音报警提示其离开.经过实验,系统实现了智能门禁控制,工作稳定.     

基于AdaBoost集成的WPSO-RBF大坝变形监控模型

变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络(如BP,RBF等)进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数(RBF)神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收敛性产生影响。因此,首先利用动态权重粒子群算法(WPSO)对RBF神经网络的3个参数(隐含层基函数的中心c、宽度d及隐含层到输出层的权值w)进行优化,建立基于WPSO-RBF的大坝变形监控模型,然后将WPSO-RBF模型作为弱分类器,采用AdaBoost算法进行集成,建立基于WPSO-RBF-AdaBoost的大坝变形监控模型。将该模型运用到工程实例中,实例结果显示该模型具有收敛速度快、分类精度高、泛化能力好,可建立较优的大坝变形监控模型。     

安全生产标准化建设 建筑施工安全生产标准化建设存在的问题与对策

正通过深入开展以岗位达标、专业达标和企业达标为内容的安全生产标准化建设,把企业的安全管理做到量化、标准化和规范化。通过自我检查、自我纠正、自我完善的动态循环管理模式,促进安全绩效的持续改进和安全生产长效机制的建立。本文针对企业在安全标准化建设与实施过程中存在的问题、应采取的对策和提出的建议进行简单阐述和论述。建筑施工的特点决定了该行业是一个高危风险行业,