继续教育:福建经济发展的有效支点

继续教育已成为经济发展的有效支点。福建继续教育存在着力量不强,队伍不稳,管理水平不太高,经费投入不足,企业继续教育工作较薄弱等问题。通过福建与浙江两省有关数据的比较,指出福建发展继续教育的紧迫性,提出完善福建继续教育,充分发挥继续教育对教育成果的快速转化功能,突出教学、科研、生产一体化等相关对策。     

我国18个城市科技竞争力比较研究

科技竞争力评价，是在现有科技资源务件下，通过对一定区域内开展的科技活动及其体现在社会、经济上效能的考核，来衡量科学技术对区域社会和经济发展的推动作用。通过对科技投入、科技产出、科技与经济和社会协调发展程度、科技潜力等4个方面的考核，设计了一套较为完整的科技竞争力综合评价指标体系、以全国15个副省级城市及苏州、无锡、温州共18个城市为研究对象，对各城市2001年度和2002年度的科技竞争力综合评价结果进行比较研究，为各城市采取相应措施以促进科技工作向纵深发展，加速科技与经济一体化进程，加强科技对经济增长和社会发展的促进作用提供一定参考。     

交际语言与逻辑

文章引用交际语言实践中典型的鲜活案例，剖析具有普遍性意义的语言现象，并从交际语言与逻辑思维的角度论述语言信息、事物关系同思维形式、逻辑规律之间的内在联系以及语言规范的逻辑意义。     

催化湿式氧化法处理含酚废水

进行了CuO／A12O3、CuO-MnO2／Al2O3、CuO-K2O／Al2O3、CuO／CeO2催化剂在160℃和1．6MPa的氧气压力条件下，催化氧化法处理含酚废水的实验，结果表明催化剂CuO／CeO2具有最高的催化活性，COD为3000ms／L左右含酚废水，反应50min后降解97％。并测定了在135～165℃和1.6MPa氧气压力下。加入催化剂CuO／Al2O3氧化含酚废水的COD与时间的的关系，求取了反应的动力学方程。初步探讨了氧分压和溶液的pH对催化氧化反应速率的影响。     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

基于相似系数和的孤立点检测算法

简要介绍了一个基于相似系数和的孤立点检测聚类算法,指出了它的局限性,在此的基础上,文中提出了一个改进的算法.算法的思想是,对数据集进行标准化,然后构造一个相似系数矩阵,通过对象的相似系数之和判断对象的孤立程度.改进后的算法除了可以检测出倍数异常孤立点外,还可以检测出分量异常孤立点.     

草鱼MHC classⅠ等位基因克隆及其多态性分析

为了阐明草鱼MHC class Ⅰ等位基因的结构与多态性,进一步研究其与疾病的关系,从草鱼cDNA文库中克隆了MHC class Ⅰ基因(Ctid-MHC Ⅰ);并通过对12个个体Ctid-MHC Ⅰ的克隆,分析了其等位基因的多态性与三级结构.结果显示Ctid-MHC Ⅰ等位基因在α1与α2区域变异幅度大,可分为6类(Ctid-MHC Ⅰ-UA～-UF),9型(A～I);但是其三级结构和抗原多肽结合的关键性氨基酸十分保守.结果阐明了草鱼MHC class Ⅰ分子在8个区域(A-H)置换率高,存在插入或缺失以及长度变异,使等位基因呈现高度多态性.动物MHC class Ⅰ分子系统树也提示了我国大陆架上鱼类、两栖类、鸟类、哺乳动物和人的遗传距离与分枝年代.     

网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法

提出了一种分布式求解弱顶点覆盖集的近似算法，用于网络流量有效测量点的选择，该算法不需要维护网络拓扑的全局信息，仿真结果表明，比较现有算法，新算法能找出更小的弱顶点覆盖集，具有更好的町扩展性。     

催化褪色光度法测定痕量铜的研究

研究了盐酸介质中铜(Ⅱ)催化过氧化氢氧化酸性铬蓝K褪色反应的适宜条件,建立了动力学光度法测定痕量铜Cu(Ⅱ)的新方法.Cu(Ⅱ)的质量浓度在0.4-0.8μg/ml范围内与△A值呈良好的线形关系,检出限为0.0519μg/ml,摩尔吸光系数ε=1.10 ×104L·mol-1·cm-1,相关系数r=0.9974.该法已用于饮用水的测定, 结果令人满意.     

《汽车服务工程》 本科专业课程结构研究与设置

本文旨在分析《汽车服务工程》培养目标、素质标准、能力要求的基础上,对该专业的课程结构及其特点进行了研究。以基础素质教育、工程技术教育和人文社科教育三大类课程构成《汽车服务工程》专业课程体系,明确工科基础特点,扩大专业知识范围,工程技术与人文社科融合为基点设置课程,以实现“厚基础,宽专业”的高素质应用型人才培养模式的基本要求。