一类结合方案的简化和某些PBIB设计中的问题

指现有文献中构作的一类具有ｑ个（ｑ是一个素数的幂）结合类的结合方案可以简化为一类具有两个结合类的结合方案，并指出了其它文献中一些ＰＢＩＢ设计的错误。     

ELNF归约演算

ＥＬＮＦ演算是在ＬＮＦ演算的基础上扩充而成的函数／逻辑归约演算系统，扩充的主要工作包括逻辑变量、谓词名的引进。提出并描述了逻辑函子ＳＯＬＵＴＩＯＮ和ＰＲＯＶＥ及其归约规则。讨论了ＥＬＮＦ演算的基本概念。为表征ＨＯＲＮ子句提供了一种有效方式。     

玻璃幕墙用铝合金型材及密封胶的选用

本文主要论述了铝合金金玻璃幕墙材料质量的好坏，将直接影响幕墙的耐久性和安全性。     

如何营造物理教学情境

教师在课堂教学实践中，通过设置悬念，探索实验，精彩演示，精心点播，引导顿悟五个方面，努力营造物理教学情境，从而使学生变被动学习为主动求知，强化知识理解，培养学生自主创新能力。     

二滩电站地震危险性的评价

本文根据地震地质现场调查,结合地震活动性、地壳形变、地震影响场、深部构造等几方面的资料,对坝区的地震危险性进行了较全面的系统的综合分析研究,提出了二滩电站的地震基本烈度为Ⅶ度的意见。     

评近年来的微型小说——兼谈微型小说的艺术特征

微型小说,一种可以与长篇、中篇、短篇小说相提并论的小说样式,正在我国的文艺园林里斗艳争奇。著名小说家王蒙、蒋子龙、孟伟哉、从维熙、冯骥才、南丁、叶文玲等人与一些不知名的文学新人,为开拓这片园地付出了自己的劳作,作出了令人瞩目的贡献。 微型小说,虽然古已有之,中外皆然,可是在我国当代的崛起,还是近几年的事。当然,目前说微型小说创作已达到繁盛的境地似乎为时过早,但无论如何,它的发展势头是令人振奋的。它在小说界已经毫无疑问地确立了自己的地位,它已有一支初具规模的创造队     

科研消息

1.由我院院长廖延雄教授主持的《肠结肠炎耶辛氏菌》研究课题于1983年11月24日通过技术鉴定.到会的省内、外专家、教授一致认为:该项课题研究方向正确,设计严谨,资料较完善,数据可靠.首次从南昌地区猪和儿童腹泻粪便中分离出21株肠结肠耶辛氏菌,进行了细菌学和血清学的鉴定,确定为4个血清型,填补了江西省耶辛氏菌研究工作的空白.并在     

ZF型自返滚斗的研究

本文研究ZF型自返滚斗(以下简称ZF斗)的工作原理,找出料斗自动前滚的充分和必要条件,提出“动态移距法”来设计可靠的滚弧曲线,并给出了实验结果。     

自然通风潜力评估体系的建立与应用

提出了一种新的自然通风潜力评估体系框架,运用自然通风基本理论,引入新的分析指标———自然通风压差帕时数PDPH,建立了自然通风潜力评估模型,并对广州地区某住宅建筑的自然通风潜力进行了分析和评估.该模型简单实用,能够对不同气象参数地区的通风潜力进行评估,有助于选择适宜的建筑设计方案.     

Combined Density-based and Constraint-based Algorithm for Clustering

We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm （CDC）. CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm （GCA）proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance.