不同空间插值方法对某灌区地下水氮浓度分析结果的影响

为了验证并推荐合理、可靠的地下水氮浓度数据空间插值方法,本文基于ArcGIS的地统计向导中的各种空间插值方法对中国东北某灌区地下水三氮浓度数据进行空间插值,分析不同插值方法在地下水氮浓度分析中的可行性和优、缺点.结果显示当地下水氮浓度测量数据较好地符合正态分布规律时,各种空间插值方法的预测精度均较高;当数据空间变异性较大、不够符合正态分布规律时,经验贝叶斯克里金法可以得到精度更高的插值结果.     

基于系统动力学的区块链技术扩散机制研究

区块链技术凭借其去中心化、去信任化及不可篡改等优势,一经提出便引起了学术界和业界的广泛关注。然而区块链技术发展中也遇到了如政府监管难、行业标准化不完善及违规违法行为频发等挑战。社会各界对于区块链技术发展前景各执己见,政府提出的各类扶植与管制政策对区块链技术发展的影响及其程度尚不明确。基于此,对区块链这一典型的共性技术扩散与演化趋势进行模拟研究。首先,结合Bass技术创新扩散模型的理论基础和区块链的特点筛选了影响区块链技术扩散的因素;其次,构建了区块链技术扩散的系统动力学模型,在参数估计的基础上对三种不同政策组合下区块链技术扩散机制进行模拟,分析了不同政策环境下区块链技术发展趋势;最后,依据模拟结果提出了引导区块链技术发展的政策建议。     

单环刺螠不同部位中纤溶酶的分离纯化及其活性差异

对单环刺螠不同部位中的纤溶酶(UFE)进行分离纯化,并比较其活性差异.选择单环刺螠体壁肌、内脏、体腔液作为UFE的提取来源,通过离心分离、SephacrylS 100凝胶柱层析、Q-Sepharose fast flow阴离子交换层析等工艺获得UFE单一组分,采用Folin-酚试剂法测定其酶活性,并研究UFE对AT-Ⅲ,HC-Ⅱ,凝血因子和钙离子的影响,验证不同部位UFE的活性差异.结果表明:从秋季单环刺螠体腔液中提取的总蛋白质量为39.8 mg,UFE的比活力为4 695.94 mkat·g^-1,纯化倍数为13.8,明显优于内脏和体壁肌的提取所得;在抗凝作用实验中,加入体腔液中所得UFE后,标准血浆、乏AT-Ⅲ血浆和乏HC-Ⅱ血浆凝血酶原时间、凝血酶时间均极显著延长,加入不同浓度氯化钙后,能显著延长凝血时间,同时,能够极显著降低凝血因子Ⅴ,Ⅶ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅹ,Ⅻ的活性及大鼠血液中的钙离子浓度;不同部位来源的UFE活性有较大差异,与内脏及体壁肌相比,体腔液为UFE更优提取部位.     

以松木和枇杷为模板低温烧结制备木材陶瓷

以松木和枇杷为模板,炭化后浸渍聚碳硅烷(PCS溶液),在低温下烧结制备出木材陶瓷,并分析了PCS浓度对其烧结制品重量、线收缩率、体积密度和微观形貌的影响。结果表明采用松木和枇杷为模板,浸渍PCS有机溶液,能够在1000℃低温下烧结出具有原始生物形貌的木材陶瓷。     

面向初等数学的知识点关系提取研究

随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式.但由于缺乏完整的知识体系,在线教育存在着智能化程度低和"信息迷航"的问题.因此,构建知识体系成为在线教育平台的核心技术.知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一,目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的.但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战.为此,基于百科语料和远程监督思想,研究了知识点间的关系提取算法.提出了基于关系表示的注意力机制,该方法能够提取知识点间的有向关系信息.结合了GCN和LSTM的优势,提出了GCLSTM,该模型更好地提取了句子中的多点信息.基于Transformer架构和关系表示的注意力机制,提出了适用于有向关系提取的BTRE模型,降低了模型的复杂度.设计并实现了知识点关系提取系统.通过设计3组对比实验,验证了模型的性能和效率.     

基于FP-growth算法的高寒草地退化因素关联度分析

为探讨多因素组合作用下青海省高寒草地退化的情况,量化并挖掘多因素集与青海省草地退化之间的关联关系,文中以高寒草地为研究对象,通过收集2005—2014年青海省气象数据、社会经济等各方面的数据并进行分级,以草地NDVI指数为退化评价指标,采用FP-growth算法来分析高寒草地植被覆盖退化与影响因子之间的关联性,经过置信度筛选得到以下结果:影响青海省高寒草地退化的影响因素集为[G4,Q1,J2],即当GDP均值在较高水平(157.8亿元～191.76亿元)、气温均值在较低水平(-15.77～-8.94℃)以及降水均值在较低水平(385.18～1 570.80 mm)的同时发生条件下,草地盖度较低,草地容易产生退化的情况。该结果具有较高的置信度,验证了FP-growth算法在草地退化多因素组合研究中的可行性。     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

锦松漫画

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称重传感器在精准农业装备中的应用研究综述

传感器是提升我国精准农业产业化水平的关键技术之一.在整个精准农业生产周期中,称重传感器在其中每个环节都有潜在的应用领域,文中从精准农业实施的4个不同阶段:土地准备、精准播种、作物管理、精准收获,对称重传感器在精准农业装备中应用和研究现状进行了总结.在此基础上,进一步分析了当前称重传感器在精准农业实际应用中亟待解决的3个主要关键问题:可靠性、稳定性和动态测量精度.最后,对解决这些问题背后所涉及的关键共性技术,包括敏感机理、制造工艺和计测技术等作了进一步阐述.