中国未来工业化道路辨析

中国未来的工业化道路是由多种多样的因素决定的。但如果我们是在做理性的选择,则必须首先考虑两个最基本的前提:第一,人绝对地依赖着生态圈而生存,而发展;第二,人所依赖的生态圈是有限的。正是这种最简单而又最容易被忽略和遗忘的逻辑前提和经验事实,为理性的选择提供了新的思维方式和视野,它要求人们超越狭隘的社会经济     

关于原子光谱项的推导

本文介绍了几种推导原子光谱项的方法,并对其中某些方法作了改进,使得推导工作得以简化.     

新式剖宫产术与盆腔粘连的探讨

目的探讨新式剖宫产术引致的盆腔粘连情况,以期改良现有术式,减少或减轻并发症的发生.方法宫下段剖宫产史108例病例进行回顾性研究,比较其盆腔粘连情况.结果两组病例盆腔均有不同程度粘连,两组比较差异无显著意义(P>0.05).结论新式剖宫产术导致的粘连较子宫下段剖宫产严重.     

乌鲁木齐市高中信息技术课程开设现状调查报告

文章研究运用调查法对乌鲁木齐市四所学校高中部的教师和学生进行了调查,得到有关乌市高中信息技术课程开设一般状况的数据.根据调查的结果和数据分析,发现乌市信息技术课程现存的问题,并提出相应的意见和建议.     

构建三个体系培育和发展农村技术市场

技术市场,从狭义上讲,是技术商品交易的场所;从广义上说,是指将技术成果作为商品交易,并使之变为直接生产力的关系的总和,是技术商品流通的领域,技术商品供求关系的总和.技术市场的内容十分丰富,具体包括技术开发、技术转让、技术服务、技术咨询、技术培训、技术入股、技术指导等.培育和发展农村技术市场工作是发展农村经济的重要环节,是科技与农村经济结合的桥梁,是促进农业科技成果转化为现实生产力的催化剂,是实现农业产业化的有效途径.     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

氮掺杂荧光碳点的合成及其生物应用进展

杂原子掺杂碳点因其优异的性能而备受关注,其中以氮掺杂碳点（N-CDs）的研究最为广泛. N-CDs相较于普通碳点（CDs）具有更高的量子产率和发光性能. 优良的水溶性、低毒性、令人满意的生物相容性和良好的组织通透性,令其在生物分析检测、抗菌剂、生物医学成像和疾病治疗中显示出了巨大的应用前景. 文章简述了N-CDs的相关性能、合成策略及其在生物医学领域的相关应用.     

济阳拗陷高含CO2气藏的同位素特征和成因探讨

济阳坳陷无机成因ＣＯ２气藏多沿断裂呈带状分布,且与新生代玄武岩在空间分布上关系密切．它具有高的ＣＯ２含量（６４．５５％～９９．９６％,平均为８８．１７％）和高的δ１３ＣＣＯ２值（－７．５４‰～－３．３５‰,平均为－５．０３‰）,４０Ａｒ／３６Ａｒ（３１８～３０００,平均为１３５５）和３Ｈｅ／４Ｈｅ（４．６８×１０－６～３．５５×１０－６,平均为４．０１×１０－６）．这些特征表明,气藏中ＣＯ２为深部地幔来源ＣＯ２和地壳来源ＣＯ２按一定比例混合的产物．研究区内前第三系碳酸盐岩石的ＣＯ２含量及其δ１３Ｃ值的降低进一步表明,地壳来源ＣＯ２主要由碳酸盐岩石的脱碳反应形成．     

山丹湖环境水化学特征的主因子分析

用因子分析法和相关的统计方法研究了山丹湖的富营养化特征,从原始数据的相关矩阵出发,提取了占总方差８２％的两个主因子,并对主因子作出合理的解释,主因子分析的结果表明,由氮营养化引起的污染是控制山丹湖营养化学特征的主要因子。     

松树枯梢病的发生与土壤条件的关系

松树枯梢病的发生与土壤条件关系密切。砂质土和粘质土壤上生长的松树病害发生严重,而相同条件下壤土上生长的松树,病害发生要轻。土壤水分状况对病害的发生起着重要的主导作用,相对长期土壤水分亏缺的土壤上生长的松树其病害明显严重。土壤厚度、肥力状况及疏松度对病害发生的影响相对要小些。20~30 cm层的土壤中有效磷含量与病情指数呈正相关,而水解氮、有效钾、土壤密度和土壤pH与病情指数的相关性不强。