我国农村应用现代信息技术的阶段性特征聚类分析

参考有关学者提出的我国农村信息化测度指标体系原则,结合可得到的可用数据,以直接简明的指标,运用主成分聚类方法,对我国农村应用现代信息技术的阶段性特征进行聚类分析,得出从1995—2009年我国农民应用现代信息技术的阶段性演变分类结果,说明国家政策和农村经济状况对农民应用现代信息技术的程度影响显著,可为我国农民家庭应用现代信息技术持续发展的整体水平推进提供参考,以便为促进农村经济社会发展发挥作用。     

不同剂量戊巴比妥钠对豚鼠听性脑干诱发电位的影响

目的比较不同剂量戊巴比妥钠麻醉对豚鼠听性脑干反应(ABR)测试的影响,探讨进行ABR测试最佳的戊巴比妥钠剂量。方法:16只(32耳)豚鼠按3%戊巴比妥钠(40mg/Kg)、3%戊巴比妥钠(30mg/Kg)、1%戊巴比妥钠(40mg/Kg)、1%戊巴比妥钠(30mg/Kg)麻醉剂量随机分为4组;采取腹腔注射麻醉,于每次麻醉后进行ABR测试;观察有关麻醉诱导时间、维持时间、呼吸频率、死亡例数及ABR反应阈、各波潜伏期及波间期。结果各组麻醉诱导时间及维持时间有显著性差异,其中3%戊巴比妥钠(40mg/Kg)组诱导时间最短、维持时间最长,1%戊巴比妥钠(30mg/Kg)组麻醉诱导时间稍长,而维持时间最短,但均超过2.5h。各组除Ⅱ波潜伏期、Ⅰ-Ⅱ、Ⅱ-Ⅲ波间期有显著性差异外,其余各波潜伏期和波间期、反应阈均无显著性差异。1%戊巴比妥钠(30mg/Kg)组在重复麻醉后各指标均无显著性差异,且无一例死亡,其余各组均有1-2只豚鼠死亡。结论对豚鼠腹腔注射1%戊巴比妥钠(30mg/Kg)即可达到较理想的麻醉效果,而且重复麻醉后不影响ABR测试结果。     

急倾斜煤层煤岩变形局部化特征现场监测

急倾斜煤层开挖扰动区煤体动态变形具有明显局部化特征,易诱致动力学破坏。以大洪沟矿巷道动压防治为目标,通过煤岩局部化变形指标分析,室内测试、现场光学观测和表面变形监测等方法,定量分析了动压巷道两帮和顶板不同深度的侧向与垂直变形及演化特征。结果表明:巷道局部化变形差异性显著,在两巷交汇区域,B3巷道最大侧向变形达0.5 m,顶板最大垂直变形达0.6 m.确定动压破坏严重区域范围为15.0～20.0 m.这为现场灾害预测和调控提供判据。     

急斜煤层预爆破顶煤裂隙特征钻孔光学测定

煤岩裂隙钻孔光学窥视测定是基于数字图像相关方法(Digital Image Correlation,DIC)光学测量手段,基于室内光学测试技术,改进煤岩损伤与裂隙现场声光电综合测试装置,以碱沟煤矿+564 m水平B3+16急倾斜煤层工作面为例,经过对超前预爆破顶煤裂隙特征测定,定量分析了顶煤裂隙的数量、大小和倾角,确定裂隙方位,为安全开采提供保障.     

富民桥钢箱梁桥面板对接焊缝的施工质量控制

本文对跨海桥梁富民桥钢箱梁桥面板对接焊缝的施工质量控制进行了总结。     

我的地盘我做主——做好自己的职业生涯规划

知识经济时代,第一份工作已经不再是大多数人终其一生的选择,很多职场人士都将面临重新选择工作的机会。面对瞬息万变的职场,想要把握未来的方向,拥有完美的人生,就必须做好自己的职业生涯规划,做到未雨绸缪,这样才能在面对变化时,从容地选择更有利于个人发展的职业机会,从而最大程度地发挥自己的特长和能力,实现自身价值。     

输电线路跨越障碍物施工新方法探讨

本文以实例说明新工作方法的安全可靠、大大提高工作效率、节约大量资金，还可以广泛应用于其他各种跨越，大大方便了工程施工及检修。此方法在跨越放线施工中，先放过一根高强度绝缘牵引绳并迅速升空，再利用该牵引绳牵两条迪尼玛绳，一条作为空中索道跨越架，并利用悬挂专用跟头滑车、专用跨越滑车做保护，在牵引过程中随时通过绳索在地面控制和调整高度，保证导、地线在放线时对高速公路、铁路、高架桥等足够的距离。展放完一根地线后，将跟头滑车收至相邻杆塔，利用剩下的一根牵引绳在进行一牵二，并重复以上工作，直到全部导地线展放完毕。     

浅谈企业培训效果

在现今的知识经济时代,人力资源培训与开发一直是企业保持其持续竞争优势的战略手段之一,企业培训及资源的投入增长趋势与速度则直接反映出企业对培训的重视程度.但有关培训利用研究表明,一般情况下,培训直接带来的效果仅为10%-20%,也就是说约有80%-90%的培训资源都是被浪费了.这对任何一个面临激烈竞争和追求高效率的企业来说,都是一种挑战.因而,在注重培训数量的同时增强对培训效果的关注,也就成了企业迫切解决的重要课题.     

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.