分布式虚拟环境中的碰撞一致性

讨论了分布式虚拟环境中的碰撞一致性问题，分析了其表现形式及产生原因。提出了一种基于预测的可以保障分布式虚拟环境中碰撞一致性的控制方法。最后讨论了该方法在分布式虚拟环境DVNE中的应用。     

氯化钙对盐胁迫下紫羊茅生长抑制的缓解效应初探

钙作为植物体内不可或缺的大量元素,影响着植物的生长并能帮助植物抵御逆境胁迫.为了探究外源钙对盐胁迫下的紫羊茅生长的作用,试验在150 m M Na Cl盐胁迫的基础上,添加10 mM CaCl_2,对紫羊茅Na~+,K~+离子含量、相对含水量、叶绿素、根冠比、根系活力含量等指标进行测定.结果表明:盐胁迫下紫羊茅生长受到抑制,但是添加10mM CaCl_2后,K+含量明显增加23.3%,相对含水量提高11%,叶绿素含量增加25.5%,根冠比明显增大,根系活力升高.说明CaCl_2对盐胁迫下紫羊茅受到的生长抑制具有一定的缓解作用.     

整体概念在高等数学教学中的应用

将整体概念这一思维方式引入到高等数学教学中,若能使学生运用自如将有助于整个高等数学的学习。文中列举了整体概念在教学过程中的具体应用。     

分布式虚拟现实仿真环境中的数据过滤技术研究

减少网络通讯负载一直是分布式交互仿真环境致力解决的问题。本文针对分布式虚拟现实仿真环境ＤＶＳＥ２０００遇到的拔号网络通讯瓶颈问题，讨论了基于数据转发器的实体状态数据包压缩技术及静态实体数据包传送技术。另外本文还基于大规模分布交互仿真环境介绍了兴趣管理技术，并提出了多阈值ＤＲ技术的思想。多阈值ＤＲ技术为解决大规模分布交互仿真环境的通讯负载提供了新思路。     

《茶树遗传育种学》课程教学的问题及改革措施

针对茶学专业《茶树遗传育种学》课程教学中存在的问题,通过经验总结,对课堂教学过程中教学内容、教学方式进行了改革,尤其是实验和实践教学环节;还采用了网络平台建设、增强科研实力等措施,增强该门课程的教学效果.通过改革课程教学内容及教学方式,改变了实验实习教学的模式,促进了学生学习的积极性和主动性,提高了该门课程的教学质量和效果.     

不同提取方法对沉香精油制备的影响

以西双版纳州蚂蚁结香的沉香木为原料,通过水浴回流提取法、索氏提取法、超声辅助萃取法和微波辅助萃取法制备沉香精油,采用气相色谱-质谱联用法(GC-MS)分析精油成分,根据精油得率、成分种类和组成、特征性组分质量浓度比较4种提取方法对沉香精油制备的影响.结果表明, 4种提取方法制备的精油成分组成相似,主要有倍半萜类、芳香族类、色酮类和脂肪酸类,但质量浓度存在较明显的差异;微波辅助萃取法制备沉香精油的提取率最高、物质种类最多,分别为1.32%和70种,其中反映沉香精油品质的倍半萜类物质和芳香族类物质的种类和质量浓度都高于其他3种方法,分别为19种、 20种和22.29%,12.36%,且脂肪酸类物质的质量浓度最低,为24.30%;超声辅助萃取法所得精油中色酮类物质质量浓度最高,为38.62%,微波辅助萃取法次之,为36.52%;仅有微波辅助萃取法得到的精油中6种特征性物质均有检出,其中沉香螺醇、愈创木醇、苍术醇、(+)-香橙烯、γ-桉叶醇的质量浓度最高,分别为1.53%,1.73%,0.19%,1.47%和1.69%.综上所述,微波辅助萃取法是4种方法中最优的沉香精油提取方法,具有提取率高、精油品质佳的特点.     

多状态系统故障树的一种生成方法

介绍一种多状态系统故障树生成方法．首先对传统的可靠性框图方法加以改进,提出一种新的框图分析方法．然后在可靠性框图分析的基础上,依据判定表,自动生成故障树．本方法适合多状态系统可靠性分析     

多态关联系统典型逻辑结构

多态关联系统逻辑建模是多态关联系统可靠性理论的基本研究内容。由于逻辑建模中的ＮＰ问题,给出多态关联系统通用的逻辑结构是不现实的。本文借鉴多值逻辑中有关函数构造的理论,定义了三类典型的多态关联系统逻辑结构。     

福建省高校排球运动发展的现状与对策

以福建省首届大学生排球联赛28支参赛队为研究对象,运用问卷调查、专家访谈、录像观察、文献资料、数理统计等方法研究发现,福建省普通高校排球运动队伍少、赛事少、运动员基础差、教练员业务能力较低。因此,要提高福建省高校排球运动的水平,就应提高体育主管领导的认识,积极发挥排球协会的作用,加强后备人才培养,提升教练员业务水平。     

代理辅助遗传规划调度规则中的特征选择

针对以最小化平均流程时间为调度目标的动态车间调度问题,提出了一种基于简化模型的代理辅助遗传规划进行特征选择的方法来智能设计生成调度规则．利用代理模型降低适应度评估的复杂性来减少遗传规划训练过程的时间,提高特征选择算法的效率,实验结果证明了该算法的有效性和高效性．此外,还分析了不同车间场景对特征选择结果的影响,结果表明针对特定调度问题环境,基于超启发式遗传规划的特征选择算法是可行且有效的．