创新国土资源管理机制的几点思考

当前,我国国土资源管理工作中最大的问题,就是如何创新国土资源管理机制,做到保障发展与保护资源两不误,使之更有利于加快区域经济发展。本文从进一步提高加强土地管理的认识;积极推进国土资源管理改革;加强监督管理,严格用途管制;加强地质灾害防治,保护人民生命财产安全;以队伍建设为重点,不断优化国土人员结构等方面就如何有效创新国土资源管理机制进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

反式-9,10-二氢-9,10-二苄基-9,10-菲二醇的合成与表征

以菲醌为原料合成了标题化合物,通过IR和1H NMR对其结构进行了表征.氢谱分析表明,亚甲基二氢核构成了AB二级谱自旋体系,这主要是由于孤立亚甲基的2个氢是化学不等价造成的.通过Chem3D程序模拟得到了标题化合物的能量最优化立体结构.     

浅谈软件系统的组建与开发评估

在组建软件系统时，无论选择业务外包或内包的组建方式，都必须重视软件开发能力及过程评估，以确保软件产品的质量和项目的成功．探讨和研究了SEICMM和ISO／IECTR15504等国际通用的评估标准以及评估实施方法．     

下颌后牙单端桥及其支持组织修复前后有限元模型建立

目的:建立下颌后牙单端固定桥及其支持组织修复前后的三维有限元模型.方法:以人类正常牙列完整的下颌骨标本为建模基础,采用CT扫描技术,利用AutoCAD与ANSYS软件建立左侧下颌后牙单端固定桥及其支持组织修复前后的几何模型和三维有限元模型.结果:构建的下颌后牙单端固定桥修复前后的几何模型接近中国人牙齿的实际尺寸.修复前、后牙体、牙周膜及牙槽骨的三维有限元模型分别划分为142 640个节点、101 938个单元和168 756个节点、119499个单元.结论:采用CT扫描技术,结合AutoCAD与ANSYS软件所建模型结构层次清晰、单元划分精细,具有良好的形态相似性和还原性,能够满足模拟加载的需要.     

贵州仁怀方言同音字汇

仁怀方言属北方方言,是整个北方方言区少数几个保留古入声的方言之一。文章主要列出了仁怀方言的同音字汇。     

高校体质弱势群体学生健身运动处方的应用与研究

针对普通高校体质弱势群体学生在进行体育教育过程中出现的问题,分析其内在原因,提出确立健身运动处方的良好教学模式,根据每个学生不同的身体状况,制定相应的运动处方,促进每个学生身体的全面发展。     

对马耳蕨配子体不同发育阶段的光合作用特性

 以喜阴植物对马耳蕨成熟孢子为材料,研究了对马耳蕨配子体发育4个阶段叶绿素荧光特性.结果表明:从孢子萌发到原叶体阶段,最大荧光(F_m)、初始荧光(F₀)、最大光能转化效率(F_v/F_m)、有效光化学量子产量(F'_v/F'_m)、PSⅡ潜在活性(F_v/F₀)、实际光量子产量(Yield)及光化学萃灭系数(q_P)均与发育进程极显著正相关(p<0.001),非光化学淬灭系数(q_N)与发育进程负相关,差异不显著(p>0.05).说明对马耳蕨配子体发育不同阶段荧光特性存在异质性,配子体随发育进程光能转化效率逐渐提高,光合能力逐渐增强.     

云南7种常见菊科杂草植物具冠毛种子形态与风传播特征

种子的传播效率与植物种群扩散能力具有密切的相关性,杂草及入侵种大都具有很高的种子传播效率.在众多种子传播途径中,风传播是一种效率很高的传播方式,危害最严重的入侵种常为种子风传播的菊科植物.研究以云南常见的7种杂草型菊科植物(紫茎泽兰、飞机草、千里光、臭灵丹、黄鹌菜、蒲公英、斑鸠菊)为研究材料,在对比分析它们具冠毛种子形态特征的基础上,通过实验模拟研究种子飞行特征,分析了种子形态特征与风传播特性间的相关性.结果表明,7种菊科植物繁殖器官(种子)的大小和风力传播结构(冠毛)存在显著差异; 7种菊科植物种子沉降速度为40.1~81.6 cm/s,依次为斑鸠菊蒲公英千里光黄鹌菜飞机草紫茎泽兰臭灵丹,种子的水平传播距离臭灵丹紫茎泽兰飞机草黄鹌菜千里光蒲公英斑鸠菊.与除臭灵丹之外的杂草相比,入侵种具有更强的风传播能力; 7种菊科植物种子沉降速度与种子长度、种子宽度、冠毛数量、冠毛长度和种子长/冠毛长均呈极显著正相关,而与种子长宽比不相关.7种菊科植物种子水平传播距离与种子长度、种子宽度、冠毛数量、冠毛长度和种子长/冠毛长之间均呈极显著负相关,而与种子长宽比不相关;种子水平传播距离与其沉降速度呈极显著负相关.种子沉降速度和水平传播距离受种子综合形态特征的影响.     

同顺序Flow shop问题的一种遗传强化学习算法

针对Flow-shop排序问题的固有复杂性,设计了一种遗传强化学习算法.首先,引入状态变量和行动变量,把组合优化的排序问题转换成序贯决策问题加以解决;其次,设计了一个Q-学习算法和基于组合算子的遗传算法相集成,遗传算法利用染色体的优良模式及其适应值信息来指导智能体的学习过程,提高学习效率和效果,强化学习则对染色体进行局部优化进而改良遗传群体,二者有机结合共同解决Flow-shop排序问题;再次,提出了多种适应性策略,使算法关键参数能够周期性递变,以更好地在深度搜索和广度搜索之间均衡;最后,仿真优化实验结果验证了该算法的有效性.