浅谈乳品业废水处理的工艺设计

通过对乳品业废水处理工艺的分析、方案设计,提出水解酸化＋气浮＋SBR是处理乳品业废水稳定、有效的工艺技术。     

大学物理实验精品课程的建设与实践

传统大学物理实验课程体系忽视了知识之间的兼容互补性和渐进性,限制了学生跨学科综合能力和创新能力的培养.新的课程体系依照训练目标,将其划分为基本技能训练模块、基础实验培养模块、综合与设计性实验提高模块和研究性实验拓展模块.更新了教学内容,创新了教学模式,形成新的运行机制和平台.     

含有q~n阶初等Abel正规子群的pq~n阶群的同构分类

我们始终用n表示正整数,p,q表示两个不相等的素数。本文利用递推公式对任意给定的n,p,q求出了两两不同构的含有q~n阶初等Abel正规子群的pq~n阶群的个数。     

刨花楠苗木叶片表型性状与构件生物量关系

刨花楠(Machilus pauhoi)为亚热带常绿乔木阔叶林树种,既是珍贵用材树种,又是优美的庭园观赏树.采用实验地调查与数理统计分析方法对江西4种源刨花楠苗木叶片长宽比(LL/LW)、厚(LT)、叶面积(LA)及比叶面积(SLA)等表型性状与构件生物量关系进行研究.结果表明:(1)苗木LL/LW和地径、株高、冠幅呈极显著正相关;SLA和地径、冠幅呈极显著负相关.(2)苗木LL/LW与叶、茎、总生物量呈极显著正相关;LA与叶、茎、根、总生物量呈极显著正相关;SLA与叶、茎、总生物量呈极显著负相关.(3)苗木叶片表型性状与苗木生长特征、构件生物量都具有很强的相关性,可通过叶片表型性状指标测定,为开展冠形、树干生物量利用等不同经营需求的刨花楠选择等提供理论依据与决策参考,也为园林绿化树种刨花楠的城市绿化建设提供科学依据.     

我国周边地区安全态势正在发生何种变化

<正>中国周边安全环境的四点重要变化樊吉社：中国周边安全形势在如下四个方面发生了较为重要的变化：第一,中国周边安全形势已经进入冷战结束以来最激烈的调整期,中美关系之变是驱动亚太地区国家间关系调整的核心动力。中美未来的战略竞争可能会聚焦于亚太地区,美国对华战略竞争的重点和焦点也在亚太地区,美国将增加对这一地区的政治、经济和军事投入,     

拜登政府“印太战略”对中国周边安全环境影响几何

<正>美国“印太战略”更加系统、立体赵明昊：今年2月美国首次以白宫名义发布“印太战略”文件,体现了其真正、彻底回归“印太”的战略决心。在乌克兰危机异常严峻的背景下,拜登政府一方面推迟《国家安全战略》报告的出台,一方面如期发布“印太战略”文件,对地区国家释放出“无论发生什么,美国一定要把战略重心转到印太”的信号。未来十年将是美“印太战略”落地的关键十年,必定对我国周边安全环境产生深远影响。     

中美海上互动与中国海权意识发展

正中国正按照党的十八大制定的方略,建设海洋强国。然而,美国针对中国的海上战略竞争似已全面开启。除加强在南海和台海的动作外,美国还试图将中美海上竞争扩展到西太平洋乃至整个印度洋—太平洋地区。如果美国继续加码,中美海上战略竞争将向何处去?地缘政治和海权的视角对于理解当今的美国行为有何     

磁化预处理作用下光催化降解水中有机染料

将磁化与光催化结合对酸性红B溶液进行降解．结果表明,磁化可以提高酸性红B溶液对紫外光的吸收;影响光催化过程．通过合理实验设计,研究了磁化时间、磁场强度对光催化的影响,讨论了磁化对光催化过程的作用机理,提出磁化对光催化存在协同作用．     

主动式水下拖曳升沉补偿系统的非线性控制

针对主动式水下拖曳升沉补偿系统的非线性时变负载特性,设计一种基于扩展扰动观测器的非线性鲁棒位移控制器。在该控制系统中,将扰动负载分成时变的未知负载与可以建模的负载2部分,并考虑系统动力学的非线性特性,采用滑模控制技术补偿观测器估计误差,通过递推反步法设计主动式升沉补偿器的非线性鲁棒运动控制系统。基于实测的3~4级海况下母船升沉位移对所设计的主动式升沉补偿器开展实验研究。研究结果表明,所设计的控制器在存在负载扰动的情况下实现了精确、迅速且具有强鲁棒性的运动补偿控制,基于本文控制算法的主动升沉补偿器使负载最大升沉位移波动范围由1.40 m衰减至0.01 m,同时缆绳张力最大波动范围由15 k N衰减至1 k N以内,表现出良好的升沉补偿性能。     

基于多视图融合的3D人体姿态估计

针对自然场景中遮挡、检测姿势不准确以及建立的交叉视图不匹配等问题,在VoxelPose模型的基础上提出了一种基于heatmap的多视图融合网络来估计3D人体姿态.首先,改进高分辨率网络,添加反卷积模块生成更高分辨率的heatmap.取两个髋关节之间的关键点为人体中心点,引入对极约束模型匹配融合不同视角下人体中心点的heatmap信息;然后,将所有视角的heatmap投影到共同的3D空间,再经过3D CNN网络以中心点构建特征体积来估计所有关键点的位置;最后,回归准确的3D人体姿态.在公开的数据集Shelf和Campus中,评估指标PCP3D（正确估计关节位置的百分比）分别达到97.1%和96.7%.在CMU-Panoptic数据集中,MPJPE（关节位置误差的平均值）为16.80 mm,实验结果优于VoxelPose.