采用SNMP网络协议的地质公园设备管控系统设计

基于简单网络管理协议(SNMP),设计地质公园智能设备的管控系统,可实现开启或禁用拟定设备、远程监控智能设备端口、汇总设备数据、查看和更新设备工作事件信息、实时监控设备运转状态的功能.应用结果表明:该系统可通过有线及无线网络把地质公园所有智能设备连接到同一管控平台,实时监控设备的运行状态、流量信息、数据统计及故障数据等,并能通过手机短信及自动电话拨打方式向管理员发出故障报警.     

顶空固相微萃取-气质质谱联用分析蓝萼香茶菜中挥发性成分

采用顶空固相微萃取-气相质谱联用技术对蓝萼香茶菜挥发性成分进行提取分离和鉴定研究。结果共检出50种成分,占挥发性成分总峰面积的85.33%。其挥发性成分中主要含烷烃、烯及烯醇、酮、醇、酚、醚及酯类等,具有较高的医药、食品应用价值,实验结果为该资源的进一步开发利用提供了科学依据。     

基于数据前端分析的图书管理信息检索模型

针对现有的数字化图书馆数据库系统的信息检索引擎存在检索时其时间花费代价大和服务器资源占用较高等问题,本文在用户信息检索行为的基础之上,提出了一种基于数据前端分析的信息检索模型。数据测试结果表明,相比于传统的信息检索模型,新的模型时间花费少和资源占用率低。     

风险投资浅谈

对风险投资进行了综述,分别介绍了风险投资的内涵、特点、作用、发展、构成要素与组织形式、资本运作与退出机制,重点对各种退出机制进行了比较,论述了风险投资与高新技术产业的关系及我国相关方面存在的问题：     

河北省城乡基本养老保险制度衔接机制分析

随着河北省城乡居民社会养老保险的推行和城镇企业职工基本养老保险制度的完善,城乡基本养老保险制度问的保险关系转移衔接问题,日益成为发展统筹城乡养老保险制度的重要瓶颈。通过分析河北省两种基本养老保险制度间存在的差异和衔接的体制性障碍;提出城乡基本养老保险制度衔接与转化的思路,设计出制度间账户转换的路径、缴费年限的确定方法及待遇调整标准。     

生物陶瓷仿生矿化牙釉质研究进展

牙齿脱矿及时修复,可避免龋齿的发生,尤其是儿童牙齿矿化不全,更容易导致脱矿而引起龋齿.生物医用活性陶瓷具有较好的生物活性和生物诱导性,可促进组织的矿化.通过钙磷基和钙硅基生物活性陶瓷探讨对牙釉质脱矿后的仿生矿化效果,对比其矿化机制进行阐述.该类生物活性陶瓷具有较好的生物学性能,在口腔及骨修复中发展前景较好,是临床上硬组织修复的首选材料之一.     

带有脉冲和多时滞的离散捕食-被捕食模型的永存性

研究了具有时滞和脉冲的离散捕食-被捕食模型。首先利用分段欧拉方法在原有连续模型的基础上,构建了一个带有脉冲和多时滞的离散的非自治的两个种群的捕食与被捕食模型。由于对非自治的具有脉冲和多时滞项的离散散模型的理论研究工作是相对困难的,本文研究了所建模型的永存性,给出了系统永存的充分条件。     

基于银纳米粒子/聚酰胺酸复合结构的柔性应变传感器

随着人们对柔性电子设备的需求不断增加,如何制备高性能的柔性应变传感器引起了学界的广泛关注,但至今柔性应变传感器很难兼顾高灵敏度和宽应变范围。为解决上述问题,采用聚合物金属化的方法制备了基于银纳米粒子(Ag nanoparticles, Ag NPs)/聚酰胺酸(polyamic acid, PAA)复合结构的柔性应变传感器,用于同时监测细微扰动和宽应变的情况。其敏感层为将Ag NPs嵌合于PAA内的复合薄膜,所制备的Ag NPs/PAA应变传感器的最高灵敏度为10.96,应变范围为1%～11%。通过8 000次拉伸/释放测试,结果表明该传感器具备高耐久性和高稳定性。所制备的多组传感器在相同的制备工艺下,表现出较好的一致性和可重复性。     

2型糖尿病与阿尔兹海默症的相关性研究

流行病学资料显示2型糖尿病(T2DM)患者的阿尔兹海默症(AD)发病率较高,认为T2DM是AD发展的重要危险因素.AD和T2DM分别以脑淀粉样蛋白-β(Aβ)和胰岛淀粉样多肽(hIAPP)沉积为特征.淀粉样变蛋白在这两种疾病之间有着相互的作用.本文对现有的相关研究进行总结,旨在更好地了解AD和T2DM之间的相关性,从而为下一步的治疗提供一些参考.     

基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测研究

卫星云图是气象预报的重要资源之一,可以显示云层的生消变化,对气象分析和预报工作有极大的作用.对云图进行一定时间段的预测有助于及时掌握云层的移动轨迹和变化情况,提高卫星云图资料的实用性.然而,当前卫星云图的预测面临诸多困难,例如,云团的变化大多是非平稳、非线性的;云图数据量小,实时性差等.因此,从时空序列的角度出发,提出一种基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测模型,该模型在ST-LSTM (Spatiotemporal Long ShortTerm Memory)的基础上,在其单元内部引入3D卷积和自注意力机制,使模型能同时提取时间信息和空间特征,进一步增强云层短期趋势和长期依赖的联系;同时,在其外部框架使用空间和通道注意力机制,促进对云图空间特征的提取.在风云四号的卫星云图上进行评估,实验结果证明,该模型能够较准确地预测云层的形态变化和运动轨迹,各项评价指标均优于现有模型.