双重灵魂的变奏曲——从《父亲的微笑之光》中的“鞭打”意象谈起

＂鞭打＂是小说《父亲的微笑之光》的核心意象。不少评论者认为鲁宾逊对麦克德琳娜的鞭打,体现的是一种＂父权＂,是一种以爱的名义实施的＂所有权＂。通过细读文本指出：黑人学者鲁宾逊的身份具有＂双重性＂,鞭打麦克德琳娜的事件实质上是其互不妥协的两种灵魂矛盾斗争的佐证和结果。     

浅谈怎样提高实验教学效果

本文在列举中职实验教学中存在的主要问题的基础上,结合实验教学的特点,通过实验课的准备、实验过程中的学生思想工作、实验讲解和指导、管好课堂纪律、实验过程中环保意识的培养、实验报告的批改等环节来加强学生实验素质的培养,达到培养学生实验素质、提高实验教学效果的目的。     

多用户ADSL宽带连接

提出利用ADSL Modem的路由模式实现无服务器多用户连接方案的具体实施方法。     

电子储存环模拟弯转磁铁的研制

弯转磁铁是电子储存环中重要部件之一.磁铁设计的核心问题是磁路设计和磁场设计.由于磁性材料的非线性特性、漏磁系数及边缘场效应无法准确计算,使磁路设计变得十分困难.而场形受磁铁材料,结构及极头形状等因素影响使其分布非常复杂,无法用简单的数学解析式精确计算.大容量的计算机虽能大大缩短计算时间,但一般设计精度也很难超过0.1%.一些参数必须从模型实验中得到.所     

基于BRDF订正的兰州地区春季气溶胶光学厚度反演实验

利用6S模式反演并分析兰州地区春季气溶胶光学厚度(AOD)分布情况,探讨了双向反射分布(BRDF)对气溶胶光学厚度反演结果的影响.结果表明:兰州地区2010年春季气溶胶光学厚度高值中心位于西工业区和城关区,最大值分别为0.46和0.31.不考虑BRDF时水面上空气溶胶光学厚度反演结果存在明显误差,经Walthall BRDF订正后,水面上空误差明显减小,说明经过Walthall BRDF订正后的6S模式适用于水面上空的气溶胶光学厚度反演.兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)站点(35.57°N,104.08°E)反演值和实测值比较表明,在无云晴天条件下,选用Walthall BRDF模式可以提高AOD反演精度.     

阅读辅助疏导高职生负面心理方法探索

高职生由于其不同的生源结构和不同的社会影响因素,就心理特点而言具有同龄人的共性与自身特性,高职生存在的负面心理一直是影响其心理健康的主要因素.以广西工业职业技术学院高职生为研究对象,讨论了图书馆阅读教育在高职院校心理教育的辅助地位,阐述了图书馆对高职生进行阅读启迪的内容和实践,针对高职生的心理现状及学龄层次,指出应利用图书馆阅读教育对不同阶段的高职生的负面心理问题进行疏导,从而提高高职生的整体心理素质,提高其对社会环境的适应能力.     

基于高通量计算及机器学习的新材料带隙预测

在功能材料应用中,带隙往往起着重要的作用,如光电材料一般为宽带隙半导体,而热电材料为窄带隙半导体,因此对指定类别的材料体系带隙进行快速而准确的预测对于功能材料应用具有非常重要的科学意义.然而,通过基于第一性原理的高通量计算获取高精度带隙的方法耗时长,效率低,而实验上系统测量大量材料体系带隙也不现实,所以基于统计学的机器学习预测方法就成了一种有前景的可能性替代方案.本文设计了一种集成学习模型用于有效而准确地预测带隙值.在已计算过带隙值的热电材料类金刚石化合物的基础上,一方面利用单组元组分替换策略产生大批量相似化合物,并用查重技术过滤掉重复体系,得到356个相似材料体系.另一方面结合机器学习技术,构建高效的带隙预测模型,预测并验证了50个相似材料体系的带隙值.通过实验证明,该预测模型具有77.73%的准确率,且足够健壮稳定,可以广泛应用于需要进行大批量带隙预测的热电材料的研究情景中.     

动态氧化条件下含钛高炉熔渣中金属铁的聚集、长大与沉降行为

为了探明动态氧化条件下含钛高炉熔渣中金属铁的聚集、长大及沉降行为,通过高温氧化实验研究氧化时间、空气搅拌强度和纯氧氧化对金属铁沉降的影响.此外,还研究动态氧化过程中熔渣的温度与黏度变化情况,计算金属铁在熔渣中的沉降速度.实验室与1200 kg中试实验结果表明,向熔渣鼓入氧化性气体,低价钛化合物减少,熔渣温度升高,黏度减低,促进金属铁聚集、长大和沉降分离.氧化时间过长,熔渣中(FeO)与低价钛化合物基本消失,金属铁回收率下降.氧化终点的判断应以保留一定含量(FeO)与低价钛为依据.     

黑龙江省西部沙地土壤动物生态分布研究

对黑龙江省西部地区沙地进行了土壤动物调查,选取了7个有代表性的样地,共获得土壤动物41类,3156只．隶属于4门6纲ll目．其中以昆虫种类数最多为33类,湿生动物在数量上所占的比重最大,约占土壤动物总数的95％．土壤动物种类和数量最多的分别是草甸和苇塘,沙土农田土壤动物种类和数量均很少．土壤动物无论是种类还是数量表聚现象均非常明显．