民勤盆地12kaBP以来的沉积旋回

ZY剖面沉积物的粒度特征反映了民勤盆地降水、水动力搬运强度及湖面水位高低的变化，利用剖面沉积物的粒度资料，发现该剖面自12kaBP以来风成沉积与湖相和浅湖相沉积在粒度上具有多次显著的粗细韵律交替变化，粒度参数Mz，σ，Sk，Kg和SC／S亦随之相应为多波动峰谷交替的态势．同时，粒度特征值Φ5，Φ16，Φ25，Φ50，Φ75，Φ84，Φ95相应地表现为非常有节奏地跳动，据此，将ZY剖面分为2个风成沉积、2个湖相沉积和2个浅湖相沉积，并认为其是12kaBP以来在东亚冬夏古季风交替影响下沙漠演变的一个颇为完整的气候—地层记录。本剖面不仅可以作为古环境与古气候变化的自然记录，而且剖面所反映的环境变化为研究本区土地退化、荒漠化等问题提供了自然背景。     

最速下降法的若干重要改进

为了研究结构工程分析中线性方程组解法,基于变分迭代法的思路和简化拉氏乘子的识别,构造了线性方程组求解的一种迭代格式——改进型最速下降法。为了提高改进型最速下降法的计算效率,引入松弛因子和预处理技术两种手段,同时把松弛因子引入原来的最速下降法中,使传统的最速下降法也具有了实用性和较好的收敛速度。设计两个算例分别验证了改进型最速下降法引入松弛因子和预处理两种手段以及对最速下降法引入松弛因子这三种算法的效率和稳定性,对于算例1,三种方法与传统高斯-赛德尔方法相比计算效率分别提高了444倍、533倍和444倍,与传统超松弛迭代法相比分别提高了28.3倍、34.2倍和28.3倍;算例2是个病态矩阵,传统的高斯-赛德尔方法和超松弛迭代法均计算不出结果。三种方法与最速下降法相比计算效率分别提高了29.6倍、38.2倍和20.8倍。算例数值结果表明,改进型最速下降法极大地提高了方程组的求解效率和稳定性,值得推广。     

LONWORKS网络——开放的、互可操作的控制网络

本文概述了在控制领域和计算机领域的一个交叉技术——LONWORKS,LONWORKS网络通过互联网服务器或路由器实现了控制网络和以太网上设备之间的互相通讯,随后介绍了实现LONWORKS设备互操作及通信的核心——LonTalk协议。     

银行贷款损失准备

介绍了贷款损失准备金的种类及提取方法,提出了完善我国贷款损失准备制度的几点建议。     

千佛山风景区的非使用价值评估

在实地调查的基础上,采用条件价值法(CVM)对千佛山风景区的非使用价值进行了评估。结果表明:在此次调查样本中,游客的支付意愿率(WTP率)为49.4%、支付意愿值(WTP值)为人均20元/a,进而估算出2008年千佛山风景区非使用价值为6 547.38万元,其中选择价值、遗产价值和存在价值分别为1 735.06万元、2 448.72万元和2 363.60万元。年龄、性别、客源地与WTP值无明显相关,文化程度与WTP值显著相关,职业和月收入与WTP值呈极显著相关。     

济南市土地利用变化的生态环境效应

总结近年来济南市土地利用类型的变化,并探讨其产生的生态环境效应。济南市土地利用发生的变化为农用地、水域、未利用地面积不断减少,其主要原因是居民点及工矿用地和城市交通用地的增加。济南市土地用地类型的改变,加剧了生态环境的变化,对区域气候、大气质量、水环境、土壤、城市景观等各方面都产生了影响。通过数据的调查、搜集,分析对生态环境各方面的影响,在实践上为区域土地利用、城市发展和生态环境建设提供有效的决策支持。     

基于Matlab的图像去噪可视化系统设计

设计了基于Matlab的图像去噪可视化系统,针对常见的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声,讨论和比较了均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、维纳滤波和小波阈值滤波等去噪方法,并利用峰值信噪比PSNR反映各种去噪方法对不同噪声干扰后图像的处理效果,为图像去噪提供了直观的分析.     

300例性病患者奈瑟氏双球菌感染者的调查分析

淋病奈瑟氏菌是淋病的病原菌，它是一种严格的人体寄生菌，存在于急慢性尿道炎与阴道炎的脓性分泌物及其新生儿眼结膜分泌物中，是淋病的致病菌。自1993—1995年，对我院门诊科，妇产科的住院患者300名疑为性病患者中查出180例淋病双球菌感染阳性，不同职业、性别、不同年龄组的检测分析。一、检查对象与方法（1）检查对象：门诊科、妇产科和住院疑为淋病奈瑟氏感染者。表1性别、年龄分析表（2）标本取材；男性患者，以无菌棉签直接取尿道脓性分泌物；女性患者，以无菌棉签直接取阴道分泌物。（3）方法：将上述所取标本，直接涂于洁净的玻片…     

探讨影响物理解题能力的智力因素

在物理教学过程中,培养学生能力是教师教学的最终目的,然而培养学生的解题能力是重中之重。研究影响物理解题能力的智力因素,发现学生的薄弱环节,对症下药,也可以进一步培养、提高学生解题能力的兴趣,有利于学生学好物理。     

基于深度学习的单幅图像三维重建

随着深度学习技术的发展,深度神经网络在图像处理和三维重建中得到广泛应用,为探究目前深度学习框架下的单幅图像三维重建研究现状,该文对近年的相关研究工作进行综述.首先介绍深度学习框架下基于图像的不同三维重建方法的分类;其次梳理图像三维重建中不同神经网络方法的研究进展;并根据重建三维模型表示方式的不同,分别讨论针对体素、点云、网格、隐式等不同表示方式的单幅图像三维重建网络和方法;然后给出单幅图像三维重建中的常用评价指标与数据集,并对公开数据集下针对不同表示方式的各类三维重建方法的结果进行比较与分析;最后对单幅图像三维重建所面临的困难和挑战进行讨论,并给出未来的研究方向.