Moldflow在蒸发器型腔降成本中的应用

为了降低某品牌蒸发器型腔的成型压力和成本,并防止飞边,该文利用塑料成型计算机辅助工程分析软件Moldflow对其进行6种方案的可行性分析,通过计算机的数值模拟,经过分析比较6种工艺方案的模拟结果,得出如下结论：（1）比较6种方案,方案6可以使用,方案4可以推荐使用,同时结构注意行位左右偏移。（2）更改为热流道点浇口制品注塑设备变为450t,1*4成型时间与1*1接近且可节省冷料把,达到提效降成本要求。     

新型光敏剂藻红蛋白在肿瘤光动力治疗中的研究进展

藻红蛋白是无毒副作用的天然产物,是一种新型蛋白光敏剂。光动力学治疗是一种新的肿瘤治疗手段。近年来,对藻红蛋白在肿瘤光动力治疗中的应用研究逐步发展起来。通过介绍近年来对光动力治疗和光敏剂的研究进展、现状和历史,主要阐述了由藻红蛋白介导的光动力作用对肿瘤细胞的作用效果和作用机制,认为藻红蛋白在肿瘤光动力治疗的发展过程中至关重要。藻红蛋白可能是通过光动力反应过程中产生的活性氧物质来杀死肿瘤细胞或引起肿瘤细胞凋亡,从而达到治疗目的。     

基于四象限法的跨声速压气机非设计点损失分析

基于流线曲率法发展了一种适用于跨声速压气机性能预测的高精度模型,对最小损失攻角及非设计点损失预测模型进行了修正.提出了一种非设计点损失分析方法——四象限法,结合该方法对跨声速压气机的损失构成进行了重新定义,对不同工况的损失特点开展了深入分析,在一定程度上揭示了跨声速压气机的损失分布和增长规律.采用新发展的模型对某高负荷跨声速转子进行了详细的计算,并与实验数据进行对比.结果表明,发展的性能预测模型和损失分析方法能够较为可靠地预测全流量工况下跨声速转子的总体性能与气动参数沿展向的分布,为跨声速压气机的特性预测提供了新的思路,具有较强的借鉴意义和工程实用价值.     

长沙市不同功能区空气负离子水平研究

空气负离子浓度的高低反映了空气质量的好坏.文章选择了长沙市代表性的4个功能区进行了空气负离子浓度监测,并进行了空气质量的评价.结果表明:(1)空气负离子浓度日变化幅度较大,空气负离子水平和空气质量出现峰谷交替的现象;(2)不同植被的城市绿地空气负离子水平差异较为明显,以乔木为主的岳麓山空气负离子浓度最高,空气质量最佳;(3)不同功能区的空气负离子水平差异较为明显,城市绿地的空气负离子浓度最高,空气质量最好.     

基于不一致的汉语句法树库潜在错误查找

语料库是自然语言处理NLP（natural language processing）的基础,其标注质量影响着基于有指导机器学习方法的NLP系统的性能。针对汉语句法树库,提出了一种基于不一致查找树库潜在标注错误的方法,该方法主要从两方面进行不一致检测：一是从类似短语内部构成并结合可疑度来检测不一致;二是从标注大纲入手,检测词性、短语等各类标记符号与大纲定义不符合的情况。实验结果表明,在查找到的不一致现象中,存在一定数量的语料库标注错误。     

高等院校信号与系统课程教学辅助探究与实践

信号与系统课程具有复杂性、抽象性以及需要较好的数学基础等特点,在授课过程中难以被很好地理解和掌握,为解决这个难题,基于MATLAB的GUI模块,搭建了一个信号与系统课程的可视化演示平台。以LTI系统的完全响应及傅里叶变换进行简单图像处理作为示例详细说明了该平台的应用过程,将抽象的理论进行直观展示,从而帮助学生更好地理解课程中的重点难点,提高教学效率和质量,为其他相关课程的教学辅助指引了一个方向。     

海南黑山羊瘤胃液乳酸菌的筛选鉴定及其应用

以海南黑山羊瘤胃液和王草为研究对象,从其胃液中筛选乳酸菌,并将其应用到黑山羊草料的青贮中,经形态学观察和乳酸定性试验,对菌株进行了初步鉴定;此后,在利用16S rDNA基因进行测序分析后,有3株代表性菌株被鉴定到种的水平,其中,HBG11与耐久肠球菌的同源性最高,HBG46与植物乳杆菌的同源性最高,HBG86与干酪乳杆菌的同源性最高.选择1株生长旺盛且产酸速度快的乳酸菌,将其用于王草的青贮发酵,同时设置5组不同处理,以此来测定各组乳酸菌的生长状况以及青贮饲料的品质.结果表明:第V组青贮的效果最好,pH值迅速下降,且好氧细菌的数量很快得到了有效控制,最终pH值为3.83,显著低于对照组(P0.05);青贮50 d后,第V组王草的营养成分与第I组王草的营养成分差异显著(P0.05),HBG46菌株对王草青贮饲料的有氧稳定性有一定的促进作用.     

浅析中学化学学习方法的传授

化学这门学科有着丰富的内容，在一定程度上对学生来说是一个挑战。教师在传递基本知识的基础上要加强学生兴趣的培养、学习方法的传授、能力的锻炼，让学生形成良好的学习习惯，促进成绩的提升，实现全面发展。     

An Average Edge Distance Contribution Method for Identifying Influential Nodes in Complex Networks

How to accurately and effectively identify the influential nodes in networks has always been a core issue. In order to evaluate the importance of the nodes, some famous centrality measures have been proposed and widely used. However, the existing methods still exist some shortcomings. In this work, a novel method named average edge distance contribution (AEDC) is proposed to effectively find the influential nodes, which measures the average contribution of each edge to the sum of distances of all node pairs in the network. For each node, we utilize the relative change of AEDC by removing it from the network to determine its influence. For verifying the effectiveness and feasibility of the AEDC method, we simulate the process of disease spreading in four real complex networks with the Susceptible Infected Recovered (SIR) model. The experimental results show that our proposed method is more accurate than several benchmark centrality measures in terms of identifying the influential nodes.     

虚拟人平衡保持与恢复的行为动画合成方法研究

以突发事件下意外受扰的虚拟人为研究对象,着重研究其平衡保持与摔倒的行为控制机制及演化过程的动画仿真,探索现有工作尚未涉及的科学难点和有关问题的解决方法.具体包括:视觉、听觉受突发刺激扰动时,虚拟人主动避险中的平衡保持行为的动画合成技术;复杂、动态环境下,虚拟人受突发性外力作用而失衡后的反应式平衡恢复行为的动画合成技术;虚拟人平衡恢复失败后所采取的保护性摔倒行为的动画合成技术.