黄鳝的养殖与常见病防治

黄鳝一般生长在稻田、沟渠中,随市场经济的发展,人们对鳝鱼要求量愈来愈大,野生黄鳝供不应求。近年来特种养殖中,黄鳝人工养殖备受青睐,本文对黄鳝的人工繁殖、苗种培养、饲养、管理、疾病防治等方面做了较为详细的介绍。     

非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法.该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据.仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大.采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能.     

可拓方法在加工中心刀库方案设计中的应用

根据可拓学理论,采用物元的发散性思维,研究可拓方法在加工中心刀库设计中的应用,并运用优度评价法进行收敛,从而得出最优设计方案．文中介绍了加工中心总体方案设计的知识结构,并给出刀库方案设计实例     

体液中肌酐含量1H-NMR法测定初探

利用^1H-NMR技术对肌酐的测定可行性进行了研究,建立了测定尿液中肌酐的方法．方法的检出限为0．021mmol／L,线性范围为0.0-15．0mmol／L,精密度为0．23％,回收率为96％-104％．与传统的尿肌酐测定方法相比,本方法具有快速、简单、不破坏样品等优点。     

设置阻尼支撑对钢管混凝土拱桥纵桥向减震效果的分析

以主跨为85 m的无推力靠背式下承拱桥为研究对象,旨在供大跨度钢管混凝土拱桥采用消能减震技术进行抗震设计提供参考.在分析动力特性的基础上进行不同强度纵桥向地震荷载作用下的地震反应分析;然后采用消能减震技术在不同部位设置阻尼支撑,并进行相应的地震反应时程分析,确定阻尼支撑的合理设置形式,比较阻尼支撑设置前后的位移、加速度响应时程,探讨阻尼支撑对钢管混凝土拱桥减震效果.研究成果表明,在钢管混凝土拱桥的拱圈与桥面主梁间设置与桥面系成约45°的阻尼支撑有较好的减震效果,能降低位移响应峰值约30%,同时能够降低结构的内力(尤其是弯矩).故可通过消能技术使钢管混凝土拱桥在地震荷载作用下有效控制位移和内力,并使内力分布均匀化,降低拱圈失稳发生的可能性.     

岩溶台地高压富水特长隧道勘察的精细化探索

岩溶台地高压富水特长隧道精细化勘察应在收集和分析区域地质资料、前期勘察成果、前人研究成果及类似工程案例的基础上,找出主要的水文与工程地质问题,针对这些问题进行水文地质与工程地质调绘和地球物理探测,在此基础上构建地质模型,并采用有针对性的水文地质钻探、工程地质钻探、现场监测与测试及数值仿真等方法与手段,对地质模型进行验证、丰富与优化。以G59呼北高速张家界—官庄段沅古坪隧道为研究对象,为了查明岩溶台地高压富水特长隧道的水文地质与工程地质条件,在水文地质与工程地质测绘、地球物理探测、地质钻探及工程评价等方面进行了精细化勘察的探索与研究,提出了精细化勘察技术思路。根据精细化勘察技术思路,细分隧道区域的地下水系统,划为17个地下水系统,隧道穿越9个地下水系统。采用空气潜孔锤(down-the-hole, DTH)-孔内电视复合方法查清了大湖村段水文地质结构,在此基础上,采用解析法和数值法预测了隧道涌水量,隧道涌水量在150 mm降雨量条件下为26.93×10⁴ m³/d,评价了突水突泥风险,在大湖村岩溶泉系统及柏杨坪岩溶地下河系统为高风险区。     

冰晶颗粒的浮升融化过程

为了更好地理解相变浆体的流动与热质传递过程,对冰晶颗粒在水中的浮升融化过程进行了数值计算研究.计算模型考虑了多种作用力下冰晶颗粒的自由浮升过程,并通过焓-多孔介质法对颗粒浮升中伴随的融化过程进行了描述.利用该模型研究了流体与颗粒的换热温差以及颗粒内部过冷对其非均匀浮升融化过程的影响,获得了颗粒浮升融化过程中的形态变化以及涉及到的流动与传热特性.计算结果表明,冰晶颗粒内部的过冷度对颗粒的融化有极大的阻碍作用.     

基于宏基因组学的分子生态网络揭示活性污泥微生物相互作用

基于宏基因组物种分类学注释结果，构建了不同形态下活性污泥微生物分子生态网络结果表明附着生物膜和絮体污泥分子生态网络中模块化数值分别为0826和0828；平均聚类系数（avgCC）分别为0754和0733；平均路径长度（HD）分别为4197和4793；鲁棒性表现分别为0274和0297基于此，该研究得出结论：絮体污泥群落相较附着生物膜群落有更为强烈的相互作用，而附着生物膜相较絮体污泥则有着更为丰富的参与硝化过程的物种（Nitrospira）以及更为“健壮”的生态网络     

一种新颖的体积排阻色谱加宽效应的去除方法I理论测试

分子量及其分布是表征聚合物特征的重要参数,体积排阻色谱(Size-exclusion chromatography)广泛用于测量聚合物分子量和分子量分布。然而,由于带加宽效应的存在,导致实际得到的分子量分布曲线形状受到了一定程度的扭曲,从而影响了分析的准确性。目前国际上基于实验或理论提出的解决方案的缺点不是实验代价昂贵就是理论方法的近似度太高而不能够被普遍采用。本文结合了退卷积方法和蒙特卡洛Metropolis拟合技术,开发了一种有效且简便的带加宽效应去除方法,本文对这种方法进行了严密的理论验证,证明了该方法可以准确获得聚合物分子量分布信息。     

基于强化学习的特征选择方法及材料学应用

随着大数据、人工智能以及高性能计算的快速发展, 数据驱动的新材料研发成为研究热点. 在对材料数据进行数据挖掘的过程中, 需要对特征集合进行预处理, 通过减少无关冗余特征, 不仅可以避免模型过拟合, 还能提高模型的可解释性. 基于此, 提出了一种基于强化学习的特征选择(feature selection based on reinforcement learning, FSRL) 算法, 将封装式特征选择抽象成机器学习模型和"环境"互动的过程, 并根据利益最大化准则将对应特征加入特征子集中. 同时, 为了提高模型的预测精度, 还提出一种基于符号变换的特征构造方法来生成新的特征. 最后, 将所提出方法应用到非晶合金材料的分类预测任务和铝基复合材料的回归任务中. 实验结果表明, FSRL 算法的分类准确率最高提升了 2.8%, 而在回归任务中, 基于特征构造的 FSRL 算法使得预测精度最高提升了 22.9%.