西北欧的CBD竞赛

在过去的15年里,西欧和北欧许多城市都大兴土木建设写字楼。这些写字楼的兴建,形成了以从事服务业为主的新兴经济区域。     

海底“淘金”史

从上世纪中叶开始,海上石油开采技术得到突飞猛进的发展,现在,全世界有100多个国家正在开采海底石油资源,海底原油产量约占世界总产量的1/4。本世纪初,几乎所有石油商人都相信有大最石油埋藏在海底。既然是地壳变迁的压力把远古时期的有机物转化成了石油,那么海底的有机物肯定也会受到地壳变迁的影响。海底确实有石油,但令人着急的是没办法开采。这就好比是一个人走在沙漠中,看见了冰雪覆盖的山峰,救命之水近在咫尺,但却没办法取来饮用。     

CuPc/H2PtCl6有机半导体毒气传感器的制备与性能

针对有毒有害气体的监测问题,采用有机合成工艺制备了CuPc有机半导体材料,并对其进行杂化处理和电极设计,形成了具有较佳性能的毒气传感器．以对甲基苯酚、4-硝基邻苯二晴为原材料,以N,N-二甲基甲酰胺为溶剂,在N\-2保护和碳酸钾的催化作用下合成酞菁分子碎片,再以共溶技术合成了4取代对甲苯氧基CuPc．然后,按照一定比例将CuPc和H\-2 PtCl\-6共溶在甲醇溶液中,杂化合成了有机半导体CuPc/H\-2PtCl\-6气敏材料．并采用多孔电极结构结合真空饺技术形成气敏薄膜型传感器．质谱和红外吸收光谱分析验证了合成工艺路线的正确性．电子扫描观察了多孔电极和气敏膜的微观形貌．气敏性能测试表明,CuPe/H\-2PtCl\-6对Cl\-2和H\-2S等有毒气体有较好的敏感性和选择性．     

美国国家实验室建设经验剖析及对我国的启示以埃姆斯实验室为例

国家实验室是未来创新型国家发展的关键引擎，是体现国家意志、满足国家需求，代表国家水平的战略科技力量。美国已经形成了一套完善且成熟的国家实验室体系。埃姆斯实验室是美国能源部下属国家实验室之一，分析埃姆斯实验室在建设过程、管理模式以及运行机制中的主要特点，剖析其运行经验，为我国国家实验室建设提供借鉴参考与启示。     

情侣机器人

美国第77期“内曼马可”圣诞礼品目录(Neiman Marcus Christmasbook)中收录了一对“情侣”机器人(The His And Hers Robots)。该机器人采用可程序化编程技术,高度超过1.8米,售价40万美元,是市场上销售     

大连市空气质量分析及治理对策研究

大连市大气污染主要以二氧化硫和自然降尘为主,其它各项指标均达到国家二级以上标准。本文通过对2004年、2005年和2006年环境空气监测数据的分析,认为自然降尘和酸雨成为当前急需治理首要问题,并提出相应的对策。     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

惠民凹陷西部深层断裂样式与古近纪盆地原型的性质

基于断裂构造形成的力学分析,通过对三维地震数据体的水平切片及剖面的解译、区域构造图的编制,系统研究惠民凹陷西部深层(基底、孔店组-沙四段(Ek-Es4))断裂样式,并对其组合特征、分布规律、活动性质及对古近纪原型盆地形成的影响进行分析,探讨断裂成因、古近纪原型盆地的性质及对油气藏形成的控制作用。结果表明:惠民凹陷西部深层断裂样式可划分为走滑成因断裂样式与伸展成因断裂样式两种类型;基底断裂样式的形成与燕山末期郯庐断裂的左行走滑及鲁西隆起的逆时针旋转趋势相关,孔店组—沙四段沉积期断裂样式与NNW向伸展及郯庐断裂等深大断裂右行走滑作用叠加密切相关;深层断裂样式的特点、分布及沉积特征反映惠民凹陷西部古近纪原型盆地形成过程与走滑作用密切相关,盆地原型应为走滑-伸展型盆地,而非单一的伸展型盆地;深层断裂样式不仅控制了盆地的内部结构,也控制了砂体的分布,并为油气向缓坡带运移提供了通道,从而最终控制了深层油气藏的形成。     

基于TMDL方法和割线方程修正的三项共轭梯度法

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一个有效方法.由于共轭梯度法只利用一阶梯度信息而忽略了目标函数值信息,故为了充分利用目标函数值信息值和梯度信息,结合Saman和Zahra Khoshgam等人提出的割线条件,针对TMDL和TMDL+方法给出了基于修正割线方程改进具有充分下降性的共轭梯度法.证明了STMDL方法在Wolfe线搜索下对一致凸函数强收敛,STMDL+方法对一般函数是全局收敛的.数值结果表明STMDL+方法优于HZ+和DK+方法.     

混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测

针对BP(Back Propagation)神经网络方法存在训练时间长,收敛性能不理想;RBF(Radial BasisFunction)神经网络的隐层结构对鲁棒性影响大的问题,将广义回归神经网络GRNN(GeneralizationRegression Neural Network)引入混沌背景下的弱谐波信号检测中,提出了一种提取混沌噪声背景下微弱谐波信号的GRNN检测方法.该方法利用GRNN建立噪声混沌背景的最优一步预测模型,再结合频域处理预测误差提取微弱信号,以Duffing系统产生混沌时序作为混沌背景,使用该方法用MATLAB6.1验证在没有噪声、存在高斯白噪声和存在色噪声情况下的混沌背景下的弱谐波信号检测.实验结果表明,谐波对混沌的信噪比达到-36dB时仍然可以检测出谐波.