铅污染对湘西地区毛竹凋落物分解的影响

【目的】深入了解毛竹凋落物在不同铅污染环境中的分解机制。【方法】通过外源铅污染添加试验,采用凋落物分解袋法研究了毛竹凋落物质量损失、凋落物呼吸、真菌生物量和酶活性分解对重度(2 000mg·m-2)、中度(1 000mg·m-2)、轻度(500mg·m-2)铅污染的短期(60d)响应。【结果】在60d的分解期内施加外源铅整体抑制了毛竹凋落叶的分解,中度和重度铅污染处理组凋落叶质量存留率高于其他组;在分解期的前40d,施加外源铅对毛竹凋落叶的二氧化碳释放量和菌丝量总体起抑制作用;在分解过程进行60d后,外源铅污染铅促使了毛竹凋落叶二氧化碳释放量和菌丝生物量的增加;在60d的分解期内,不同程度的铅污染均整体抑制了纤维素酶和漆酶活性,但对淀粉酶活性的增加稍有促进作用。【结论】重金属铅对毛竹凋落物分解产生了明显负面影响,这为理解重金属矿区附近植被凋落物的分解机制提供了参考。     

校园招聘有效性影响因素及提升对策研究

校园招聘已经成为企业重要的招聘渠道之一,但是不少企业校园招聘并不完善,结果不尽人意。如何提升校园招聘的有效性,获取企业需要的人力资源变得非常重要。通过对以往文献的梳理研究,认为企业、应届毕业生和高校都会对校园招聘的有效性产生一定的影响,通过问卷调查,探讨各因素对企业校园招聘有效性的影响情况,最后从企业、应聘者和高校3个方面有针对性地提出相应的提升对策。     

静态全符号网络的社群结构

为解决传统社群结构理论难以分析集群行为中的个体与关系特征等问题,在原有社群结构理论的基础上提出全符号网络下的社群结构理论,从而反映出个体聚类的综合特征。首先,基于带有关系属性与节点属性的全符号网络,在综合考虑网络个体、关系与结构属性的基础上,定义出全符号网络社群结构的定义,即一个可以被分为不同子网络的结构,其中子网络内部节点属性大致相同,关系连接稠密,且大部分由正边相连,而子网络之间节点属性不同,关系连接稀疏,且由负边相连;其次,基于Newman提出的模块度指标,结合网络的节点、关系、结构这3层因素构建出全符号网络下的模块度指标,同时利用遗传策略对该的指标优化实现了全符号网络的社群结构探测。基于不同网络属性的实验发现,相比传统社群结构指标,新指标可以有效识别出这些属性的差异,解决了传统社群结构探测方法不能分辨网络节点属性与关系属性的问题,为个体聚类研究提供新的路径与方法。     

正直流电场对球形火焰影响的机理分析

为了确定正直流电场影响燃烧的机理,选取了初始压力为303.975kPa,过量空气系数为1.2、1.4、1.6的预混稀燃气,通过对容弹内网状电极分别加载幅值为5kV的正/负直流电压以及幅值为5kV、频率为15kHz的高频交流电压,对比分析了直流正电场与另外两种电场下预混球形火焰传播特性的异同。结果显示:不论火焰形变、火焰传播中速度的变化还是平均传播速度增大率随过量空气系数的变化,其在正直流电场下的规律都与负直流电场下相近而与高频交流电场下相差甚远;当过量空气系数从1.2增大至1.6时,正/负直流电场下火焰平均传播速度增大率从低于15%提高至约40%,而交流电场下该值始终约为11%。对比结果表明,正直流电场与负直流电场一样主要通过离子风效应影响火焰,但分析表明正电场下离子风的形成机理及促进效果与负电场下差异明显,这对不同条件下采用电场辅助燃烧时的电场种类选择有重要意义。     

大连金普新区产业智能化现状分析

产业智能化基于工业互联网和传感器构建智能感知网络,通过全方位“互联”实现生产的自动化和产品的智慧化,企业获得在精益生产、智能管理等多方面的竞争优势。产业智能化通过大数据驱动和知识指导相结合,促进各种机械、装备和产品使具备更广泛的智能功能,从而满足消费者期望的无缝、便利和个性化的产品体验。以奇瑞汽车大连工厂MES系统、东洋重机(大连)有限公司APS系统为案例,分析了大连金普新区智能制造现状,并探讨了未来发展趋势。     

POM@Fe-MOF衍生物的结构及其电化学性能

采用溶剂热法将Keggin型H_3PW_(12)O_(40)作为次级结构单元引入Fe-MOF结构中,合成出具有花状结构的POM@Fe-MOF材料,以其为模板在不同工艺条件下制备出衍生物WO_2@FePO_4和WO_3@WC@C。借助SEM、XRD等分析了衍生物的表面形貌及物相结构,并将WO_2@FePO_4和WO_3@WC@C分别作为超级电容器的正、负极材料,利用三电极体系在浓度为6mol/L的KOH电解质溶液中对其电化学性能进行表征,在0.5A/g的充电电流密度下分别得到了68.6F/g和70F/g的最高比电容。     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

基于移动终端的示功仪远程监测系统

为解决在油田中对抽油机的参数进行实时监控和及时掌握抽油机的工作状态等问题,提出一种基于移动终端的油井远程监测系统.此系统由数据采集、数据传输、数据处理和视频监控等四部分组成,其中数据采集部分是利用单片机控制传感器采集数据;数据传输部分是利用Wi Fi模块在本地和云端之间实现数据交互;数据处理部分是通过代码实现画示功图;视频监控部分是利用路由器作为一个"桥"实现摄像头和手机的连接.此系统可以通过Android手机APP和微信公众号来实现.最后完成了整个系统的制作,并通过仿真实验验证了此系统的可行性和有效性.该系统为抽油机参数检测及其工作状态监控提供了极大的便利,同时也减轻了工作人员的负担.     

关于连续型随机变量函数分布类型的一个反例

给出了一个反例,说明一个连续型随机变量由非平凡的连续函数作用后得到的新随机变量不一定为连续型随机变量.     

边缘计算下基于深度强化学习的车联网任务调度

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题，提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下，构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统，给出车辆计算卸载的任务调度模型；根据任务调度的特点，设计一种基于改进指针网络的调度方法，综合考虑任务调度和计算资源分配的复杂性，采用深度强化学习算法对指针网络进行训练；运用训练好的指针网络对车辆卸载任务进行调度。仿真结果表明：在边缘服务器计算资源相同的情况下，该方法在处理时延约束型计算任务的数量方面优于其他方法，有效提高了车联网任务卸载系统的服务能力。