烟叶-小麦套种技术措施

套种模式 麦播前，留好带型，其带型为：130-135厘米带宽，即麦带60厘米，种3行麦；烟麦70～75厘米，栽植一行烟。     

乳清酸的2.5次微分示波极谱法测定

拟定了乳清酸的2.5次微分示波极谱测定新方法.结果表明在0.8 mol/L HCl介质中,乳清酸产生一灵敏的极谱还原波,峰电位Ep =-0.77 V(vs.SCE);其2.5次微分极谱峰峰电流ep″与乳清酸浓度在4.0×10-8～4.0×10-5 mol/L范围内呈良好线性关系(r=0.999 6,n=9),检测限为1.0×10-8 mol/L;13次平行测量4.0×10-7 mol/L乳清酸的峰电流,所得RSD为1.8%.该方法可直接用于测定牛奶中乳清酸的含量.     

两端奇异的左定Sturm-Liouville问题的谱函数与Weyl函数

研究了一类特殊边界条件下两端奇异的左定Sturm-Liouville问题，建立了左定Sturm-Liouville问题的谱矩阵ρ（λ）与Weyl矩阵M（λ），并给出了谱矩阵ρ（λ）的元素与Weyl矩阵M（λ）的元素之间的关系。     

穿龙薯蓣根茎特征提取物的核磁共振图谱的研究

采用赵天增提取方法，做了和龙和汪清两个地区的野生穿龙薯蓣根茎特征提取物及地奥心血康胶囊核磁共振图谱，并计算了两地区的野生穿龙薯蓣根茎特征总提物的收率，采用液相法对相应的特征总提物和地奥心血康进行了成分的对比研究。结果表明：穿龙薯蓣(Dioscorea nipponica)和地奥心血康胶囊(黄山药Dioscoree panthaice为原料)的核磁图谱和液相谱类似，但和龙和汪清两个地区野生穿龙薯蓣根茎的特征提取物的核磁图谱和液相谱十分吻合，它们的特征提取物的收率不同。穿龙薯蓣根茎的核磁图谱存在其活性成分的特征吸收峰且重现性好，可作为鉴别穿龙薯蓣根茎的相对标准图谱。     

“哈密顿问题”的技术难点

科技馆的数学类展品中，展示拓扑内容的占有重要比例，如拓扑玩具、莫比乌斯带、四色定理、七桥问题、纽结、克来因瓶及本文要介绍的哈密顿问题。     

妇产科临床教学面临的困境与对策探讨

招生规模的扩大，医学生人数的增多，临床教学基地的减少，使妇产科临床教学面临困境。能否实现由学生向医生角色的顺利转变，关键在于妇产科临床教学质量的高低，分析、探讨解决困境的方法与提高临床教学质量的途径。     

多片生成元集分形介质层的波反射

该文研究了多片任意生成元集（即更加广义的Ｃａｎｔｏｒ集）分形介质层的垂直入射及斜入射的反射透射谱，给出了这种情况下的一般自相似递推谱算法．这种算法能得到任意级次、任意结构及任意入射角条件下的振幅谱．文中所给出的一类反射谱是一种准周期自相似谱，有望在电子对抗、薄膜光学及光电器件等重要领域获得应用．     

二维非均匀介质内辐射与瞬态导热耦合传热分析

充分利用间断谱元法对非规则区域良好适应性、数值稳定、局部高阶收敛性等优点,开展了二维非均匀介质内辐射与瞬态导热耦合传热分析。在求解过程中,将空间计算域离散为多个不重合的单元,并在单元内采用高阶谱节点进行离散。对于非均匀介质内离散坐标形式的辐射传递方程,根据离散角度上的辐射能传递方向,确定单元间的上下游关系,并采用迎风格式来实现单元间辐射信息的有效传递;对于瞬态能量守恒方程,采用全隐格式进行瞬态项离散。通过多组非均匀介质内辐射与瞬态导热耦合传热算例,发现了间断谱元法具有随单元数增加的线性收敛特性,以及随单元内节点数增加的指数收敛特性;通过与文献中结果对比,发现最大相对误差均小于1%,验证了间断谱元法的正确性和有效性;随着辐射与导热耦合参数的增加,导热在耦合传热所占比重会加大,非均匀介质带来的温度场非均匀性会减弱,达到稳态的时间变长。     

吉木萨尔陆相页岩油微观赋存类型

为了更好地认识页岩油微观赋存状态及类型,避免实验过程中水钻取样对原油分布的影响,选取吉木萨尔页岩典型含油岩芯,采用全程液氮钻、切、磨制样工序,通过全能谱扫描电子显微镜、二次电子成像及背散射相结合的技术手段,获得微观储层矿物类型和结构、储集空间类型、形貌以及C, O, Si, Al, Ca, K, Na,Mg等元素在微、纳米尺度的分布。依据去除矿物因素后的C元素含量分布,判别原油在微、纳米空间尺度的富集程度。结合矿物岩石组构和储集空间形貌,对微、纳米尺度页岩油原油的赋存状态及分布类型进行直观的定量表征,并基于C元素含量推测微观含油饱和度的相对变化。针对原油与孔喉的配置关系,进行储层微观孔喉结构与原油赋存状态的表征,明确原油赋存类型。总结出研究区4种微观原油赋存类型:白云质溶蚀微米级大孔道中的可动油、砂质粒间微纳米级孔中可动油、砂质粒间孔喉壁吸附的半束缚状态的油膜以及自生黏土矿物晶间孔内束缚油。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。