Al_(63)Cu_(25)Fe_(12)准晶体的相变及应用研究

从应用角度出发,系统地研究了Al_(63)Cu_(25)Fe_(12)合金的相变及性能特点,并初步研究了准晶体对传统铝合金表面改性的贡献。结果表明:该合金在450℃～820℃温度区间内晶体相Al_7Cu_2Fe发生同素异构转变形成稳定I相,具有较高的硬度和硬度值变化不大(650～850kgf/mm~2)的特点,可与传统铝合金复合并使其硬度和耐磨性能显著提高。     

铝电解中的阴极过程

对铝电解中的阴极反应、阴极过电压、阴极表面的双电层结构等阴极过程进行了研究,发现在+005～-005V(相对于铝阴极)电位区有一个还原电流峰和一个氧化电流峰,它们是Al3++3e→Al和Al-3e→Al3+·与阳极相比,阴极过电压较小,在001～3A/cm2的Taffel区,约为01V·在阴极表面的双电层中,第一层为Ca2+,Mg2+,Li+和Al3+离子,没有Na+离子,这说明,阴极过电压是因为Mg2+,Ca2+等离子形成的电化学双电层阻力所引起,同时也说明别略耶夫猜想基本是正确的·     

哈代诗歌中人与自然合二为一的艺术表现形式

英国诗人哈代在其诗歌中用细腻温婉的笔触描绘了尘世中的种种真情 ,表现出对大自然的无限敬意 ;人与自然融为一体成为其诗歌的精神支柱和情感升华的象征。     

面对WTO,如何加强大学生就业教育工作

面对WTO，大学生在迎接人才市场的挑战时，既有机遇又有一定的困难。本文结合笔者的工作经验，谈如何加强大学生的就业教育工作，使其成功地选择到理想的职业。     

管理信息系统教学刍议

企业管理的发展变化和计算机信息技术的迅猛发展,给管理信息系统的教学提出了更高的要求,要求管理信息系统的教学体系要不断完善、教学内容要不断充实,教学方式要不断改进。从预备知识的重要性、教学内容的更新、强化案例教学、加强实践环节等方面进行探讨,探索出一条真正有效、切实可行的教学改革之路。     

优化高校教师知识产权激励制度

阐述了高校教师知识产权激励制度的内容和功效,并在分析现行高校教师知识产权激励乏力的基础上,对优化高校教师知识产权激励制度提出建议.     

一类非线性规划问题的等价性证明

给出了非线性规划问题中目标函数单调变换前后的一个等价性证明.     

自动精密玻璃切割机的设计

本文重点介绍液晶产品生产线上不可缺少的基础设备———精密玻璃切割机的设计,包括切割机的工作原理、切割机部分关键部件的结构特点、切割机所能达到的精度等.     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.