创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

基于WebSocket的PK答题的设计与实现

互联网的发展给人们的生活和工作都带来了极大的方便,相应人们对互联网应用也产生了更多的需求.如何帮助学生通过互联网进行在线答题也越来越成为广大中小学以及各在线教育平台的现实需求.从这一现实需求出发,提出了一款基于线上的PK(Player Killing)答题功能.通过在线PK答题,可以提升学生学习的趣味性,提高学生对知识的掌握能力.     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.     

家族性血小板型出血病16型的遗传诊断与咨询

对1例临床初诊疑似血小板无力症患者结合其家系遗传情况进行基因诊断以明确病因。抽取患者外周血提取DNA,打断DNA并制备文库,通过核酸探针对目标基因编码区和剪切区附近的DNA进行捕获和富集,然后使用高通量测序平台Illumina HiSeq2500进行变异检测,最后对患者及家系成员采用Sanger测序进一步验证。患者ITGA2B基因检出c.2267+1GT的杂合变异,遗传自其父亲,变异与家系中的患者表型紧密连锁。患者疾病明确诊断为由于ITGA2B杂合变异c.2267+1GT引起的家族性血小板型出血病16型。该位点变异为首次报道,研究结果扩展了ITGA2B基因突变谱。     

B样条曲面构建算法设计与实现

本文重点介绍了B样条曲面的基本概念、性质和分类,主要研究B样条曲面的基本原理和构建算法的实现,通过对B样条基函数进行详细研究,引入两个参数后,能更加灵活地调整曲线。最后,基于OpenGL生成两片均匀B样条曲面,并给出了运行结果。     

上转光剂掺杂钨酸铋复合物的制备及其光催化降解 罗丹明B的研究

采用溶胶-凝胶法制备了上转光剂Er~(3+):Y_3Al_5O_(12),然后采用超声分散法将制备的Er~(3+):Y_3Al_5O_(12)与Bi_2WO_6复合得到光催化剂Er~(3+):Y_3Al_5O_(12)/Bi_2WO_6复合物,利用X-射线衍射(XRD)和扫描电镜(SEM)对催化剂进行了表征.在(发出可见光的)三基色灯照射下,对罗丹明B的降解效果进行了一系列研究,如Er~(3+):Y_3Al_5O_(12)/Bi_2WO_6的煅烧温度,煅烧时间以及用量,光照强度,光照时间对罗丹明B降解率的影响.同时也考察了Er~(3+):Y_3Al_5O_(12)/Bi_2WO_6催化降解不同染料以及不同染料浓度的催化活性,并与单一的Bi_2WO_6的催化活性进行了对比.实验结果表明,催化剂的量为1.00 g/L,染料的初始浓度为10.00 mg/L,煅烧温度为350℃,煅烧时间为120 min时,对罗丹明B染料的降解效果最佳.     

从多项式逼近函数引出泰勒公式

为便于初学者理解和掌握泰勒公式,从多项式逼近函数的角度出发引出了泰勒公式及其余项.给出了逼近函数的一次及二次多项式,分析了多项式逼近函数的误差、性质及其几何意义.在此基础上,类似逼近函数的低次多项式,利用递推公式构造了逼近函数的n次多项式,并由此引出了泰勒定理.     

碳纳米管模板对 YBO3：Eu3＋（5％）结构、形貌及光致发光的影响

在前驱体溶液中添加和不添加碳纳米管，采用简单的水热合成法并在1000℃下烧结，获得树枝状和类球状纳米结构的 YBO3：Eu3＋样品．研究表明：对于树枝状结构的样品，其红色和橙色光的强度比更高，且其CIE 坐标为（0．67，0．33），几乎与商业红色荧光粉 Y2 O2 S ：Eu3＋的色坐标相同，可见树枝状结构的红色荧光粉YBO3：Eu3＋在纳米器件和照明器件中具有潜在应用价值．该文还对样品的发光性质和机制做了解释．     

一类修正的Kantorovich算子在Orlicz空间内的逼近

利用光滑模、K-泛函及不等式技巧,在Orlicz空间中讨论了一类Bernstein-Kanntorovich算子的逼近性和收敛性,得到了关于逼近性的几个定理.     

大数据技术在电子商务C2B模式中的应用

C2B（Consumer to Business）作为电子商务领域的一种新兴模式，已经逐渐受到人们的关注。C2B模式的一些代表包括PC行业的戴尔直销定制、家电行业的海尔模块定制、家居行业的尚品宅配家具个性化定制，以及互联网行业通过C2B定制加预售获得成功的小米手机。可见在不同行业都有先锋企业已经尝试了这种模式并取得了一定程度的成功。而这只是开始。随着大数据时代的到来，获取海量用户数据并从中挖掘、提取对产品改进、新品研发有价值的信息已变为可能。这意味着企业将有可能以一种成本更低、效率更高的方式了解用户的真实需求，并更快的做出判断响应，最终优化C2B的整个流程。本文将介绍基于大数据技术推动C2B反向定制模式的理念，以及在真实商业领域的一个应用场景。