鸟王茶产地土壤微量元素有效态特征及影响因素研究

本文研究了贵州省鸟王茶产地土壤微量元素有效态含量及其影响因素.结果表明:该地区野生茶园土壤有效态锌、铜、锰、铁含量显著或极显著高于人工茶园.表层(0～20cm)与其下层(20～40cm)土壤微量元素有效含量在0.01水平下差异性达到极显著.土壤pH与土壤有效态锌、铜、铁呈负相关性,表明土壤pH影响土壤微量元素有效含量;...     

一种Web自适应界面的设计方法

提出了一种Web自适应界面技术的新思路.将获取用户个性信息作为Web使用挖掘的任务,从界面内的功能对象和界面区域入手,设计一个能产生功能对象对的算法来预测用户下一行为;划分界面为多个子区域来放置功能对象,利用自适应公式设计的算法进行动态布局,达到智能化的效果,成为一种新型的用户界面.经过多用户的反复使用实验,该方法初步实现了功能对象与Web界面的自适应.     

无缆微型仿鱼泳动机器人的设计与运动分析

根据鱼类的游动推进原理,提出一种基于螺线管线圈结构的外磁场驱动微型仿鱼机器人的设计方案,构建了其实验控制系统,分析了机器人在液体中的推进力和动力学模型,以及尾鳍对其推进性能的影响。实验结果表明,不同的尾鳍摆动频率和尾鳍长度对推进速度有很大影响,其运动速度随驱动频率的增大而逐步增大,但当驱动频率大于7 Hz时运动速度减慢。实验结果与理论分析相一致。     

纳米级5-FU变形脂质体的体外透瘢痕试验

为了研究变形脂质体在增生性瘢痕中的渗透作用,制备载抗瘢痕药物5-氟尿嘧啶（5-FU）的纳米级变形脂质体,用荧光剂罗丹明6GO标记,进行体外透皮、透瘢痕试验,通过高效液相色谱分析检测不同作用时间后皮肤和增生性瘢痕的累积药物透过量以及24 h后皮肤和瘢痕组织内的药物滞留量,并采用激光共聚焦显微镜分析荧光强度.各组24 h药物累积透过量由大至小的排序为：5-FU变形脂质体透瘢痕组（T-scar）、5 FU水溶液透瘢痕组（C-scar）、5-FU变形脂质体透皮肤组（T-skin）、5-FU水溶液透皮肤组（C-skin）;24 h后皮肤和瘢痕组织内的药物滞留量以及荧光强度由大至小的排序为：T-scar、T-skin、C-scar、C-skin.结果表明：变形脂质体在增生性瘢痕中的渗透能力最强,对于增生性瘢痕来说,变形脂质体是一种高效的载药渗透材料.     

诗歌之塔与早逝之命——对朱湘悲剧的解读与反思

朱湘是中国现代文学史上一个纯粹的诗人,毕生致力于新诗的创作与革新,以期通过诗歌来救赎人生,却以“与落花一同飘去,无人知道的地方”的方式告终人生。朱湘的悲剧超越了现实的喧嚣、焦虑与痛苦,完成了从“救赎诗”到“诗的救赎”的诗学之旅。对他的悲剧进行解读和反思有利于返回历史文化场,探寻朱湘新诗创作的精神之旅。     

基于冻融损伤抛物线模型的再生混凝土寿命预测

混凝土冻融损伤不仅会影响工程结构的外观与正常运行,还可能影响工程安全及耐久性,缩短工程的寿命.本文借助损伤力学原理,以相对动弹模量损失为损伤变量,提出了混凝土损伤抛物线模型,利用前人的研究结果对模型精度进行了验证.采用对比试验,分析了C40再生混凝土冻融损伤失效过程,利用损伤抛物线模型对再生混凝土寿命进行了预测.结果表明,损伤抛物线模型精度较高,满足工程应用的要求,再生混凝土的寿命可达到50年耐久性设计指标.     

项目教学法在医学高等院校《计算机应用基础》课程教学中的应用思考

项目总是包含激发学生兴趣的亮点,任务则呈现在复杂的情景当中,项目教学法是指学生在教师指导下,通过完成一个完整的工作项目而进行学习的教学方法。项目教学法要求教学规范,按实践课程设计学习过程,在实践情境中开展学习,并最终落实到促进学习者有效学习上。本文通过对项目教学法的介绍,探讨项目教学法在医学高等院校《计算机应用基础》课程教学中的应用方法。     

汽车尾气净化催化剂的研究现状

综述了汽车尾气净化催化剂的组分及其制备的研究现状和进展,展望了汽车尾气净化催化剂的发展前景.     

面向应急对地观测任务的多飞艇协同分配方法

应急条件下多飞艇协同任务分配是一个重要而极具前景的研究课题,对提高飞艇观测效能起着至关重要的作用。针对多飞艇协同任务分配问题,设计了一种基于Agent双向招标的改进合同网协同机制,详细解释了双向招标的方法和标值计算的启发式规则。针对应急观测任务的高时效性特点,建立了一个多目标约束满足优化模型,并提出一种针对批量动态任务的快速分配算法--动态自适应协同任务分配算法(dynamical flexible collaborative algorithm,DFCA)。大量模拟实验结果表明,该算法能够在很短的时间内获得较好的任务分配方案,具有较高的任务完成率和权值收益率。     

直接甲醇燃料电池温度响应的建模与仿真

给出了一种用于直接甲醇燃料电池(DMFC)温度响应的人工智能建模方法.采用BP网络、Elman神经网络与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)避免了精确数学模型的复杂性.详细描述了辨识结构、算法和模型训练方案.通过不同模型之间的仿真对比,得出了三种网络的最优结构参数.仿真结果满足精度要求,得出ANFIS模型性能最优.在ANFIS模型基础上对DMFC温度响应特性作了简要分析.通过仿真模型可快速得到其输入输出特性,使DMFC温度响应的在线预测与控制成为可能.