导电塑料的发现和发展—从2000年诺贝尔化学奖谈起

２０００年１０月１０日，瑞典皇家科学院宣布２０００年诺贝尔化学奖授予美国加利福尼亚大学的物理学家艾伦小黑格（ Ａｌａｎ　Ｊ．Ｈｅｅｇｅｒ）教授、美国宾夕法尼亚大学的化学家艾伦·Ｇ·马克迪尔米德（Ａｌａｎ　Ｇ．Ｍａｃ－Ｄｉａｍｉｄ）教授和日本筑波大学的化学家白川英树（Ｈｉｄｅｋｉ　Ｓｈｉｒａｋａｗａ）教授，以表彰他们对导电塑料的发现所做出的杰出贡献。 塑料长期来一直被认为是不导电的绝缘体。电线通常就是用塑料作外套，来防止短路和漏电。黑格、马克迪尔米德和白川的工作改变了我们对塑料的看法。事实上，在某种…     

Peierls基态的量子涨落效应

介绍了一维电－声相互作用体系中Ｐｅｉｅｒｌｓ二聚化基态的量子晶格涨落效应的近期研究进展。在简略评述国内外相关工作的基础上，给出采用泛函积分方法在单圈图近似下获得的量子晶格涨落对基态二聚化的影响。对一维分子晶体Ｈｏｌｓｔｅｉｎ模型，证明量子涨落会破坏Ｐｅｉｅｒｌｓ二聚化，产生从二聚化的电荷密度波到Ｌｕｔｔｉｎｇｅｒ金属相的相变。这一结果纠正了前人的错误，并已得到同行的证实。对描写共轭高分子的Ｓｕ－Ｓ     

以应用为驱动构建计算机公共基础课程群

从应用型本科对人才培养的目标及计算机公共基础课程的教学内容出发,以应用为驱动对计算机公共基础课程群建设进行了研究,并提出以课程群为依托的实践平台和网络教学平台的建设方案。为同类院校非计算机专业计算机基础课的教学改革提供了新的思路。     

应用型本科以能力为本位构建计算机公共基础课程群

从应用型本科对人才培养的目标及计算机公共基础课程的教学内容出发,以能力为本位对计算机公共基础课程群建设进行了研究,并提出以课程群为依托的实践平台和网络教学平台的建设方案.本文为同类院校非计算机专业计算机基础课的教学改革提供了新的思路.     

基于属性重要性的Web文本聚类研究

Web文本聚类是一种典型的无指导机器学习技术,目标是将站点上采集到的Web文本分成若干簇,使同一簇内的文本相似性最大,不同簇间的文本相似性最小.为了对原始粗糙的Web文本数据进行降维处理,在知识属性值的基础上,计算单个属性相对于属性集的重要性量化值,并根据属性重要性量化值对特征向量降维,并采用K-means算法对降维后的数据聚类,实验证明该方法缩短了聚类时间.     

VFP中一种图文混排的实现方法

针对VFP常用控件编辑图文混排信息能力较弱的特点，在VFP9．0中，通过把Rich Textbox控件的内容和数据表中Bolb型字段进行绑定方法，较好地解决了图文混排数据信息的存储、显示、编辑等问题，能够为其他用户解决类似问题提供一定参考。     

加权平均插值法在图像修复中的应用

基于偏微分方程的图像修复算法运行缓慢,难以恢复纹理细节,实用性较差。本文提出一种简单有效的基于插值模型的图像修复方法。实验表明该方法具有计算复杂度低和能够恢复图纹理细节的优点,对于图像小区域划痕具有很好的修复效果,具有较高的实用价值。     

本体E—Learning系统中的情境感知技术研究

引入情境感知的相关概念和技术,结合本体E—Learning环境的特点,根据感知到的学习者学习过程中的学习情境信息建模．该模型能够主动感知用户情境的变化并进行信息交互,通过分析学习者的个性化需求主动提供学习资源服务．最后,应用实例验证了本文构建的系统能够实现学习资源服务的自适应服务．     

Web文本聚类的研究与实现

Web文本聚类是使文本之间具有最大的簇内相似性,同时具有最小的簇间相似性,它是一个将文本集分组的全自动处理过程。本文首先提出了Web文本聚类模型,然后对Web文本聚类关键技术进行了深入的研究,讨论了分词、特征表示、特征选择和K-means算法等相关技术。最后,实现了该文本聚类系统,对采集到的Web文本进行聚类,实验证明此算法具有很好的聚类结果。