六会特朗普,安倍得到了什么

正2018年4月17?18日,日本首相安倍晋三再次访问美国,安倍与特朗普的会晤至此已达六次。将这六次会晤拼接起来并聚焦日本一方,可对美日领导人的这六场外交秀进行一个较长跨度的考察,勾勒出日美关系的演变图景与日本的得失。第一次:摸底和游说之旅安倍和特朗普的第一次会晤是在2016年。安倍在前往秘鲁参加亚太经合组织领导人会议前夕顺访美国,并于美国当地时间11月17日下午5点前往纽约"特朗普大厦",与新当选总统     

1MW屋顶并网光伏系统实践

云南师范大学屋顶并网光伏系统具有不同的屋面结构、组件安装方式以及接入电压等级,以其为基础,详细介绍了1 MW屋顶并网光伏系统的系统构成、组件安装、逆变器选型等,并且对该光伏系统的运行数据以及效益进行分析.     

HPLC法同时测定灌胃补肾通络方大鼠血浆中马钱苷、阿魏酸和二苯乙烯苷含量

目的:建立灌胃补肾通络方大鼠血浆中马钱苷、阿魏酸和二苯乙烯苷的含量测定方法.方法:以甲醇-乙酸乙酯(V甲醇∶V乙酸乙酯=3∶1)提取处理血浆,氮气吹干后流动相复溶进样.色谱条件:Johnson spherigel C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相:甲醇-0.01%乙酸水溶液,梯度洗脱;检测波长:马钱苷为235 nm,阿魏酸和二苯乙烯苷为320 nm;流速:1 m L/min;柱温:30℃;进样量:10μL.结果:空白血浆中内源性物质不干扰样品的测定.马钱苷、阿魏酸和二苯乙烯苷分别在0.03~3.00,0.03~3.00和0.02~2.00 mg/L范围内均有良好的线性关系(r≥0.999),检测限依次为0.020,0.015和0.010 mg/L;提取回收率分别大于79%、74%和58%,日间、日内精密度(RSD)均分别小于10%,7.3%和9.7%.结论:所建立的含量测定方法操作简便,灵敏,准确,适用于大鼠灌胃补肾通络方后血浆中马钱苷、阿魏酸和二苯乙烯苷的同时测定,为补肾通络方中有效成分药动学研究提供参考.     

基于普鲁士蓝/双胺氧化酶修饰的生物胺传感器

通过壳聚糖及戊二醛将双胺氧化酶固定在普鲁士蓝修饰的玻碳电极表面,制备了生物胺传感器.考察了该传感器的电化学特性并优化了实验条件.结果表明,在优化条件下所制备的传感器的电流响应与组胺浓度在0.33μmol/L~3.3 mmol/L(3.7×10-2~3.7×102mg/L)范围内相关;检测限(S/N=3)为0.05μmol/L(6μg/L).该传感器具有响应范围宽、灵敏度高、选择性强、简便快速的特点.     

表达权的概念与含义

表达权是指公民在法律规定的限度内,使用各种方式表明、显示或传播思想、情感、意见、观点、主张,而不受他人干涉、约束的权利。从我国宪法和重要的国际条约的内容来看,该权利是我国公民的基本权利。从理论角度分析,它有双重含义：首先是公民有表达与不表达的自由;其次是在法律的限度内公民有自由表达的权利。     

控制卷积量变化的电化学方法理论与应用——亚铁氰化钾-抗坏血酸体系催化性能的验证

采用电流与时间的卷积作为可控制量的电化学实验方法：恒半积分法、半积分扫描法和半微分扫描法对亚铁氰化钾－抗坏血酸体系进行了研究，获得了电极反应的扩散系数和标准电极电位值，并以循环伏安法和控制卷积量变化的电位～时间曲线证实了后续化学反应催化性能的存在，结论与文献值相符．     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

针对约束优化问题引入半可行域的概念, 提出竞争选择的新规则, 并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数； 结合粒子群优化（PSO）算法本身的特点, 设计了选择算子对半可行域进行操作, 从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法. 实验证明了算法的有效性.     

1种基于密歇根编码的模糊分类系统设计方法

兼顾模糊系统精确性和解释性,提出1种基于遗传算法的模糊分类系统设计方法.该算法在考虑模糊分类系统解释性的前提下,基于数据样本构建完整的规则集,并采用密歇根编码方式优化规则集和隶属函数参数,在保证系统解释性的同时提高了系统的精确性,仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

基于中间商品兴趣度加权的内容推荐算法

内容推荐算法是在电子商务网站中应用比较广泛的推荐技术之一,主要针对商品之间属性相似度和用户对商品兴趣度建模.但传统的内容推荐算法不能及时反映用户对商品兴趣度的时间变化,基于这点提出一种基于中间商品兴趣度加权的内容推荐算法.改进算法增加了兴趣度时间权重函数和商品时间权重函数,可以提高商品推荐准确率,仿真试验结果证明该算法是有效的.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.