用数值逼近方法研究组合电子透镜的电势

应用数值逼近法研究组合电子透镜的电势，并能够计算出通过电子透镜的不同电子路径焦距的微小变化，其精度比传统方法提高十倍。     

降低工业锅炉初始排尘浓度的对策

通过工业锅炉试验，分析研究了锅炉燃烧方式、煤种、锅炉负荷、过剩空气系数及运行操作等几种对工业锅炉初始排尘浓度有重要影响的因素，并有针对性地提出了一些能有效降低工业锅炉初始排尘浓度的方法和措施。     

新时期爱国主义理论与实践中几个基本问题的思考

当前，我们强化爱国主义，是在我们国家正走向21世纪大背景下显示出来的，面对新形势，我们要对爱国主义理论与实践中存在的一些基本问题进行思考、剖析，以便为实现中华民族的伟大复兴提供强大的精神动力。     

立体电影在家享受

<正>看全景电影,可以让人亲身感受紧张刺激的现场气氛,如今各种计算机使用的3D眼镜,使立体电影进入千家万户已不在是梦。     

湖泊扇三角洲的重要特性

湖泊扇三角洲作为重要的油气储集体广泛分布于我国东部含油盆地中，文章在分析湖泊扇三角洲形成条件的基础上，指出扇三角洲发育前缘席状砂，阐述了湖泊三角洲的岩性，结构，沉积构造以及地球物理特性，建立了区域性沉积模式，研究表明，前缘席状砂是良好地油气勘探目标。     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

用复性电泳技术研究溶酶体蛋白水解酶的性质和活性

介绍了复性单向电泳（Ｇ－ＰＡＧＥ）和复性双向电泳（ＩＥＦ－Ｇ－ＰＡＧＥ）的概念、原理、方法、应用范围、优缺点和使用该方法应注意的事项。并用该方法定性和定量分析了Ｃ６大白鼠神经胶质瘤细胞酸性溶酶体蛋白水解酶的性质和活性。     

新疆主要棉花品种纤维品质变化及与气象因子关系的研究

选用不同纤维品质类型棉花品种，采用分期播种的方法，研究棉纤维品质变化及与气象因子的关系。结果表明：纤维各品质指标对各因子的反应不同，长度、整齐度和伸长率主要受品种遗传特性的影响，纤维比强度和马克隆值除受品种遗传特性影响外还明显受到气象因子的影响。就影响品质的气象因子而言，不同纤维性状主要受控因子是不同的，纤维长度和伸长率受铃期总日照时数影响较大；整齐度、比强度受铃期≥15℃活动积温影响较大；马克隆值主要受铃期最高温度的影响。