无线通信系统模块化设计标准体系的研究

根据通信装备模块化的需求，按照全新无线通信系统设计理念，提出了无线通信系统模块化设计标准体系，论述了该标准体系建立的必要性，分别定义了标准体系中各项标准的名称、目的以及要求，分析了各标准之间的相互关系，明确了标准应该涉及的内容。在对无线通信系统模块化设计标准体系研究的基础上，形成了硬件体系结构标准、软件体系结构标准和安全体系结构标准，通过对软件体系结构标准进一步细化，形成了软件平台接口标准和应用程序接口标准。     

3-溴-4-羟基苯甲醛的制备

以工业对羟基苯甲醛和溴素为原料，CHCl3为溶剂高收率地制备了一溴醛。一溴醛收率94，5％，二溴醛收率5．5％，溶剂CHCl3之回收率为98％。     

氮化锂对氰基环化反应的催化作用

报道了氰基化合物环化反应的一种新型催化剂氮化锂Li₃N, 可用来催化合成三嗪和嘧啶类化合物, 少量Li₃N的存在即可使氰基化合物高效率地发生环化反应. 该合成方法简便, 在密封的溶剂热反应釜中进行反应, 不使用溶剂, 产物的分离纯化容易, 符合绿色化学的要求. 并对Li₃N的催化机理及催化反应的动力学过程进行了初步的探讨.     

温度梯度诱导薄膜水迁移的冻胀机理

土体冻结后,由于土颗粒表面能的作用,土中始终存在部分未冻结的薄膜水,在温度梯度诱导下,薄膜水会从温度高处向温度低处迁移,并在土中分凝成冰,引起冻胀.这早已成为冻土学界的共识,关键在于如何定量.分凝冻胀量可按下式计算:式中Hv为冻胀量,q为水分迁移通量(迁移量),K为导湿系数(迁移系数),d(?)/dx为土水势梯度(迁移驱动力)因此,温度梯度诱导薄膜水迁移的冻胀机理可归纳为水分迁移驱动力、迁移系数和迁移量的研究.问题在于K和d(?)/dx是土质、温度或温度梯度的函数.目前尚无测定冻土导湿系数和冻土中未冻水势能的被普遍接受的方法、为解决此问题,我们提出下列方法:未冻状态下,土体的导湿系数和土水势均可通过试验实测,且具有下列关系:     

中国东西部农村发展差距与对策

东西发展差距扩大，危及我国农村小康目标实现我国东西部农村发展差距很大，而农民收入是东西部农村发展差距的重要标志。近年来，我国东西部农民收入差距不断扩大：1980年东西部农民平均收入差距为64．8元，1985年为154元，1990年为34O元，1993年为719元，1994年为954元。从1980年至1994年，我国东西部农民收入差距年均扩大率为23％。如果任东西部农村发展差距继续扩大下去，那么，我国农村同步实现小康的目标将遇到严峻挑战。因此，如何加速西部地区农村发展，缩小东西部农村发展差距问题，已引起国家领导与社会各界的关注。我国东西部农…     

利用Fraunhofer全息图的再现实像测量孔的椭圆度

介绍Ａｂｂｅ成像理论和全息术相结合的新方法，它的特点是：利用小尺寸和无初级像差的Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ全息图记录物函数的频谱，通过调节Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ衍射零级谱点的中心，使之定位于待测圆的圆心上，通过间接测量像的横向放大率及其偏差测出内孔的椭圆度；用原参考光作再现照明光波，并共同旋转全息图和参考光，使之清楚地成实像在同一圆周上各点处，本装置制成内窥成像系统，可检测直径为５￣１００ｃｍ深孔的椭圆度     

论音乐教育专业钢琴集体课

21世纪是人才竞争的世纪。理想中的新世纪人才要学有专长，知识渊博，有良好的文化艺术修养和适应社会的能力。随着高师音乐教育事业的蓬勃发展，又因其特定培养目标，是向社会输送音乐教育合格师资，因此目前音乐教育专业学生，学习键盘乐器的演奏已经普遍。钢琴的演奏已成为高师音乐教育专业的必修课，除了传统的一对一（一位教师对一位学生）授课外，探索行之有效的方法，研究钢琴集体课的教学法，寻找一种实用和容易操作的方法已成为当务之急。     

一类分布参数问题的鲁棒稳定性

在文献[1]，[3]的基础上，应用李雅普洛夫方法，从时滞非线性问题的稳定性出发，研究其零解大范围渐近稳定的充分条件；进而研究时滞非线性分布参数问题的鲁棒稳定性，最后给出其零解鲁棒稳定的充分条件和有关证明。     

陕西秦巴山区中华蜜蜂线粒体DNA的遗传多样性

为研究陕西秦巴山区中华蜜蜂遗传多样性,对陕西秦巴山区20个地理种群的200群中华蜜蜂线粒体DNA tRNAleu~COⅡ基因片段进行测序分析。结果显示:线粒体DNA基因片段长度为349bp,其中包括90bp非编码区和259bp的COⅡ部分序列,A+T含量大于85%,表现出A+T偏倚性;共检测到25个变异位点和29种单倍型,单倍型多样度为0.680±0.037,核苷酸多样度为0.002 94±0.000 25;聚类分析发现陕西秦巴山区中华蜜蜂各地理种群间未发生明显遗传分化,与北京、吉林、甘肃等地及日本东方蜜蜂亲缘关系也较近,而与印度东方蜜蜂亲缘关系较远。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。