基于逻辑运算的折半划分测试数据压缩方法

提出一种新的,基于逻辑运算的折半划分压缩方法.将测试集按单位长度M进行划分,分成若干块,再对块内数据块内数据为全“0”、“l”序列和“10”、“0l”交替序列等四种序列进行逻辑运算,将它们全部变换成全“0”序列,对于不能转化的序列,需对它们不断进行折半划分,当达到预先规定的最小长度时停止划分,直接用代码字编码.代码字的长度可以通过折半的次数来换算,而且通过逻辑运算化为全0序列,更加易于编码,与传统的编码方法比,解压结构简单,降低了解压和压缩成本.     

速激肽1型受体（NK1 R）在斑胸草雀脑干鸣唱控制相关核团及部分听觉核团内的分布

采用免疫组织化学的方法研究了速激肽1型受体(NK1R)在斑胸草雀脑干发声控制核团和部分听觉中枢内的分布及阳性标记特征.结果显示,NK1R广泛分布于斑胸草雀发声控制核团和部分听觉中枢内;1)发声控制相关核团:中脑丘间复合体背内侧核(DM)有大量的NK1R免疫阳性胞体标记,极少出现纤维;中脑腹侧被盖区(VTA)、黑质致密部(SNc)及周围脑区有大量的NK1R阳性胞体和NK1R免疫阳性纤维分布;2)听觉中枢:中脑背外侧核(MLd)和耳蜗核前庭外侧核(NM)有密集的胞体标记;而耳蜗核层状核(NL)及角核(NA)有少量NK1R阳性胞体分散分布,且角核可见大量密集深染纤维.本实验结果提示NK1R可能在鸣禽的发声控制及听觉中枢内具有重要的生理功能.     

大学生厌学现象的分析

大学生厌学现象在高校大学生中不同程度的存在着,一定程度上影响着教学质量的提高。大学生厌学现象的原因主要与学生自身因素、教师自身因素和社会环境因素有关。     

中国西部地区义务教育均衡发展及其对策研究

改革开放以后，中国的经济社会发展突飞猛进，各地义务教育都有了一较大发展，但由于我国仍处于社会主义初级阶段，地区之间．城乡之间，学校之间的差距依然存在，在一些地区差距拉大的情况还有扩大趋势。义务教育作为我国各类教育的基础和国民经济社会发展的基本动力，推动我国义务教育发展走向均衡是当前教育必须迫切解决的问题。     

当代青少年时尚心理教育的研究及几点思考

＂时尚＂作为社会流行文化中的一种亚文化,已渗透到青少年生活的方方面面,对青少年群体的心理状态、思维方式、行为模式等产生着巨大影响。随着时代的发展和社会环境的变化,目前有相当一部分青少年把时尚单纯的理解为空洞的外表和麻木地跟随潮流,而这种对时尚的曲解也诱发了部分青少年不健康的心理状态。这就需要家庭、学校以及社会的共同努力,合理利用时尚这把＂双刃剑＂,积极引导青少年养成良好的行为习惯,形成独立的人格,树立正确的时尚观,促成健康的心理状态,确立正确的人生观、价值观和世界观。     

浅析屏山板栗生产存在问题及对策

屏山街道国土面积308.04km2,自然资源十分丰富,自上世纪80年代以来,在县委、县人民政府的大力支持下,在县林业局的正确引导下,屏山街道大力发展板栗产业,不断扩大种植面积,在板栗栽培和管理上取得了好的技术成果,积累了许多经验。然而,分户经营模式使屏山街道的板栗生产科技措施不全面,发展不均衡,全镇板栗生产存在面积大、产量低的现状。通过对屏山街道板栗栽培生产现状进行调查,分析导致板栗低产的主要原因。针对存在问题,提出更换良种、改善水肥条件、加强病虫害防治、适时修剪等技术措施,为提高板栗产量和质量、促进板栗生产提供参考。     

CTP/W5160大型温度试验库房压缩机屡损的电气回路解决方法

针对制冷压缩机长期存在缺油损坏问题,发现了压缩机因缺油运行而发生活塞卡缸或曲轴、连杆断裂等损坏的主要原因是因设备电气接线不合理控制系统未检测出压缩机缺油状态,没有及时保护性停机。完成了线路改进和模拟故障试机。设备长期可靠运行表明了改进方法的合理性和正确性。     

病原生物学与免疫学实验教学研究

目的:探讨病原生物学与免疫学在实验教学内容、实验模式、考核方式上的改革思路.方法:实验教学内容上的改革,将原来的验证性实验向设计性实验与综合性实验转变;实验模式上的改革,将原来限定时间的实验模式逐渐向开放性实验模式转变;实验考核方式上采取多种形式,从理论知识的考核到自主设计性实验与综合性实验的考查,从实验步骤的操作过程...     

端胺基聚氨酯增韧环氧树脂的研究

以聚乙二醇(PEG) 、甲苯二异氰酸酯(TDI)和间苯二甲胺(m-XDA)为原料合成了端胺基 聚氨酯(ATPU),并作为韧性固化剂形成了环氧胶粘剂体系。系统考察了该体系的固化过程、力学性能和断裂面形态结构。结果表明,增韧后材料的断面形态明显不同于未改性体系的形态,试样冲击断裂面形态具有明显的韧性断裂特征。当固化剂ATPU分子量为1237时,改性体系的冲击强度最高(25.2kJ/m²),比未改性体系提高了2倍。     

基于特征加权的FSVM在低信噪比语音识别中的应用

模糊支持向量机(FSVM)赋予每个样本一个模糊隶属度,优化了最优分类面,具有好的抗噪性。为提高低信噪比条件下的语音识别准确率,减小传统支持向量机(SVM)中噪声样本对分类精度造成的影响,首先将模糊支持向量机(FSVM)应用于语音识别系统中的识别网络。在此模型的基础上,考虑到语音样本各维特征的影响,计算各维特征的信息增益作为对分类的重要程度,依据此重要程度确定对各维特征的加权系数,构造加权核函数。为了减小一对一分类模式下的时间复杂度,引入了三叉决策树策略。在仿真实验中,采用韩语语料库的耳蜗滤波器倒谱系数(CFCC)作为实验数据,实验结果表明,在低信噪比语音识别中,特征加权模糊支持向量机(FWFSVM)比传统的SVM具有更好的鲁棒性。