一种简单的被动采样法测定空气中的二氧化氮

NO2是主要的大气污染之一,NO2的检测方法尽管有多种,如传统的主动方法,利用泵抽气,和近来发展较快的各种被动采气法,如扩散管采样法.这些方法需要比较复杂的操作和仪器.前者需要动力装置而后者也常需与色谱仪等联用,仪器费用高,或较长的采样时间我们的装置操作简单、轻便、采样时间短、费用低.     

集成图形和力觉交互的牙齿探诊模拟系统开发

研究目的是开发具有力觉显示功能的虚拟现实系统，培训牙科医生进行牙体探查操作。通过分析牙科手术临床操作的特征和培训现状，提出了基于虚拟现实技术的培训方案。采用力觉交互设备Phantom，基于Windows2000建立了试验平台，实现了两种典型接触交互操作的模拟：探针对牙齿表面不同组织区域进行探查和利用探针去除牙面软沉积物。文章重点讨论力觉显示系统的硬件和软件体系结构，牙齿和工具的建模方法，以及保证仿真实时性的方法。实验证明该系统可以比较逼真的模拟牙齿探查的手术操作，为培训牙科医生提供了一种新的途径。     

浅评我国生态环境监测现状

生态环境监测是环境监测中一个全新的概念,是环境生态建设的技术保证和支持体系.本文阐释了生态环境监测的基本内涵,并结合我国生态环境监测现状,提出了不断完善生态环境监测的一些建议.     

我夏履江上游新建水库的设想

夏履江是绍兴县第三大江道,由于源短流急,一遇暴雨洪水泛滥,虽经治理,情况有所改善,但洪涝灾害仍十分严重。如在夏履江上游新建水库,可以拦蓄来水,调蓄洪峰;也可作为小舜江水库的备用水源,确保柯桥城区的水源供应;可减轻河道污染,提升水质,改善水环境;结合大香林景区的开发,发挥生态旅游效益。     

超氧化物歧化酶活性的测定

主要采用光谱法研究测定超氧化物歧化酶(SOD)活性及不同实验条件对其活性的影响,找出最优的测活条件,为实际工作提供一些有意义的指导,并且为下一步的酶促反应动力学研究提供实验和理论依据.实验结果表明,测定SOD活性的最优条件为:实验温度为25℃,0.1mol.L-1 Tris-HCl缓冲溶液,pH值为8.20,内含2.0mmol.L-1 EDTA,邻苯三酚浓度为2.5mmol.L-1,控制酶的加入量为0.30mL.     

星巴克理念对党校图书馆营造“第三空间”的启示

星巴克的成功为城市"第三空间"概念做了很好的诠释。阐述了公共图书馆在打造"第三空间"方面的尝试,论述了党校图书馆打造"第三空间"的必要性与可行性,提出了打造党校"第三空间"的具体措施。     

基于i-Tree模型的城市小区行道树生态效益评价

【目的】通过行道树生态经济价值分析,了解城市森林中树木发挥的各类生态效益,为校园行道树种植规划以及道路的合理分布提供参考。【方法】调查南京林业大学校园5个区域行道树树种组成、胸径和树高结构以及树木类型,共取得2 350株立木资料,分析研究校园行道树结构组成,并运用i-Tree模型对对校园行道树进行定量的森林效益评估,包括节能效益、净化空气效益、吸收二氧化碳效益、截留雨水效益和美学效益5个方面,并将效益值转化为相应的经济价值。【结果】研究区行道树属于31科49属54种,树木种类多为落叶阔叶型乔木,其中樱花、二球悬铃木、马褂木、樟树和银杏的数量最多; 以胸径为≥8～46 cm的树种为主,其中胸径为≥8～15 cm的441株,占18.77%; ≥15～30 cm的1 132株,占48.17%; ≥30～46 cm的507株,占21.57%。通过i-Tree模型对南京林业大学行道树的总生态效益评估可得,研究区主要道路上的2 350株行道树年创造总效益值为1 023 101.29元,其中校园行道树的美学效益最高,占总效益的65.67%; 其次是截留雨水效益,占总效益的17.05%,节能效益占总效益的13.02%; 减少CO₂效益与改善空气质量效益比分别占总效益的2.65%、1.61%。各个区域中,教学区为行道树主要种植区,效益最高,占总效益的43.62%; 其次是居民区,占总效益的19.43%; 行政区、活动区和生活区分别占总效益的15.17%、11.21%和10.56%。不同的树种在各生态效益上的贡献率不同,二球悬铃木、银杏、马褂木、樟树的总生态效益贡献率最高,占总量的比例分别为21.97%、18.09%、14.50%、8.57%,共占生态总效益的63.13%,超过了总效益的一半。【结论】研究区总树种类型丰富,多样性高,但在活动区缺少高大乔木。生活区节能效益和改善空气质量效益低,建议种植枫杨、七叶树等树种。居民区水杉、银杏和二球悬铃木树种分布均匀度最高,所得到的单株效益和总效益均为各区首位。行政区尽管面积和道路长度最小,但杨树种植多区域单株效益较高,区域截留雨水效益最高。     

基于重要性感知稀疏自编码器的多视频摘要

如何有效地管理和查询海量视频数据是大数据时代亟待解决的问题.基于查询的多视频摘要技术可提供全面且简洁的查询内容的相关信息,是解决此问题的重要途径之一.然而,多视频内容具有多样性,且包含较多的噪音和冗余,从这些复杂信息中找出最具代表性的信息极具挑战性.针对这一挑战,提出一种基于稀疏自编码器,并将网络查询图像内容作为正则项的多视频摘要模型.该模型不仅满足代表性和简洁性的要求,还具有依赖查询进行重要性感知的能力.大量的实验验证了本文模型的有效性与先进性.