基于SIP和P2P的移动设备远程控制

针对现有移动设备远程控制方案在覆盖范围、网络承载能力和控制信令标准化方面的不足,结合P2P网络高数据承载能力和SIP协议在3G网络标准化中的核心作用,提出了一种新的基于SIP和P2P的层叠网络工作模式,在此基础上设计了一套移动设备远程控制的解决方案,并实现了一个简单但完整的原型系统.该方案具有覆盖范围广、承载能力高和标准化的特点.     

K.pneumoniae XJPD-Li甘油脱水酶基因的定点突变及其性能研究

针对菌株K.pneumoniae XJPD—Li高效转化生产1,3-丙二醇的特性,将其甘油脱水酶与已知报道的甘油脱水酶（U60992）的序列比对分析,根据差异位点设计了Nβ471的定点突变,利用反向PCR定点突变技术构建了甘油脱水酶（dhaBCE）的突变体质粒M1821,并在E．coli BL21（DE3）中高效表达。SDS—PAGE结果显示,诱导表达后在相对分子质量66、24、16KD出现三条特征条带,与预期结果一致。突变体M1821甘油脱水酶的比酶活为38．7U／mg,催化反应最适pH为8．0,最适温度为40℃,与未突变重组甘油脱水酶比较,最适温度降低了约5℃。     

沉淀法制超细La2O3的粒径控制方法研究

以草酸和LaCl3为原料,通过沉淀法制备出超细La2O3粉体,研究加料方式、实验用水、升温速率、焙烧温度和分散剂的加入对La2O3粒径的影响.利用激光粒度分布仪和扫描电镜分析超细La2O3粉体的粒径和形貌.实验结果表明:采用逆加法的加料方式,加入复配非离子表面活性剂ZH-08,控制焙烧过程升温速率为28℃/min,在850℃下焙烧3 h,可使La2O3的中值粒径(D50)降至1μm.     

掺加纳米改性剂的沥青与温拌混合料的性能

由于温拌沥青混合料的施工温度低,矿料内部的水分蒸发速度慢,混合料存在水损害隐患。需要在沥青中添加一定剂量的集料改性剂,以提高温拌沥青混合料的抗水损害性能。通过试验评价了添加纳米改性剂的沥青与混合料的路用性能。结果表明,添加纳米改性剂后,提高了沥青的高温稳定性、抗老化疲劳性、低温抗裂性等路用性能;而且,能降低沥青高温时的黏度,有利于施工。研究成果对减少温拌沥青混合料的早期病害具有重要的指导意义。     

高职商务英语视听说信息化课堂教学实例分析——以Taking Dinner in a Restaurant(商务宴请)为例

随着互联网技术的广泛普及和教育信息化的飞速发展,现代化的教学手段逐渐被高职院校广泛应用,已与教育教学深度融合。如何利用现代化的信息技术,既能适应学生学习和教师授课的需要,又能体现专业课程特色,已经成为广大高职院校的教育工作者共同探讨的问题。本研究以高职商务英语专业视听说课程中的商务宴请为例,旨在探讨如何将信息化教学手段合理地应用到高职商务英语视听说课程的教学当中,提高学生语商融合的语言交际、商务运作和国际文化理解能力。     

一个基于等级保护的高校数据中心信息系统安全方案

针对国家信息系统安全等级保护体系中第三等级的所提出的关键技术要求,结合某高职院校数据中心在网络环境、主机服务、应用程序和数据管理等方面的实际情况,提出一个基于等级保护的高校数据中心信息系统安全体系设计方案。     

无线随钻测量系统中的信号处理

本文针对现有MWD（无线随钻测量）系统中存在数据采集时间长,检测速度慢,滤波效果差的问题,利用滑动平均滤波方法代替原有滤波方法进行信号处理,并通过软件进行仿真。仿真结果表明,本文方法是有效的,其可靠性和准确性优于算术平均滤波方法。     

优美的体现，时代的象征—浅谈女装造型变化

随着科技的发展，经济上的飞跃，妇女在社会上已经起到了举足轻重的作用，她们的衣着打扮，尤其是魔幻般的服装造型的变化已经成为社会上一道靓丽的风景线。女装造型变化的快慢就是当今社会发展速度的最好体现。本文对女装造型变化进行了论述．     

白银市春季沙尘暴的初步研究

根据1961年－2000年历史资料对甘肃省白银市沙尘暴的发生规律、产生机理以及影响天气系统进行研究，应用多项式回归分析法对白银市的沙尘暴进行分析，结果表明白银市沙尘暴的产生与大风、气温距平有一定的相关性。     

基于注意力机制和CNN-GRU组合网络的海底电缆运行状态预测方法

海底电缆作为各类海上平台能源供给的生命线,一旦发生故障将产生巨大的经济及战略影响,准确预测海底电缆运行状态有助于提前把握其运行风险,从而实现预防性维护。本文在充分挖掘海底电缆运维数据中的动、静态特征的基础上,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络-门控循环神经网络（CNN-GRU）海底电缆运行状态预测方法。首先,考虑在线监测、巡检指标、静态试验三类关键影响因素,建立海底电缆运行状态评估指标体系;然后,基于改进层次分析法及多层次变权评估思想构建海底电缆运行状态评估模型;最后,建立基于注意力机制和CNN-GRU组合神经网络模型,将历史运行参数及状态量化结果作为输入特征参量,实现海底电缆运行状态的演化趋势预测。算例分析表明,所提方法可有效预测海底电缆的运行状态,平均百分数误差低至1.04%,与全连接神经网络、CNN、CNN-长短期记忆神经网络(LSTM)等算法相比均具备更优的预测精度。