竞争新常态下的研究生教学与培养问题

当前社会竞争越来越激烈，硕博士研究生毕业要求越来越高.竞争已成为一种新常态，伴随着研究生成长的每个阶段.如何在这种竞争新常态形势下，培养出适合社会发展进程的研究生也是摆在每一个导师面前的新难题.本文从研究生危机形势教育、心里素质培养、专业知识讲授、研究生生活关注等几个方面阐述了研究生教学与培养问题.以期研究生导师能认真切实关心研究生生活，最终能帮助在读研究生认清竞争新常态，把握研究生阶段的学习机会，避免各种不良因素影响，认真学好专业知识，能为国家最新的一带一路战略服务.     

五台山世界遗产地游客满意度实证研究

为把握世界遗产地五台山景区的旅游业发展现状,提升景区知名度与影响力,通过实地向游客发放问卷和现象访谈相结合的办法,采用模糊数学评价法对五台山世界遗产地的游客满意度进行综合评价.结果表明:被访游客对景区的总体满意度为基本满意,对景观价值、政府部门的管理与服务方面比较满意,对旅行社服务、餐饮、住宿、交通满意度一般,而游客对购物和娱乐项目最不满意.在此基础上,为五台山景区旅游经营管理提出了相应的建议与对策.     

矿热炉电量数据采集系统的设计与实现

矿热炉是一种需要巨大电流的工作系统,提高其功率因数对于节约能耗、降低运行成本、提高产品产量具有重大意义。针对矿热炉低压无功补偿系统电气参数监控的需要,设计并实现了矿热炉电量数据采集系统。该系统由实时数据采集下位机子系统和上位机子系统构成,实时数据采集下位机子系统采用TI公司生产的TMS320F2812型数字信号处理器为控制芯片,以TLC1549为数据采集模块,实现了对矿热炉电量数据的实时采集;上位机子系统基于组态王KingView软件开发,实现对采集数据的管理。经实验测试,该系统可以满足矿热炉电量数据实时采集和管理的需求。     

Nafion/PDDAC固相微萃取富集测定大米中2-乙酰基吡咯啉

以普通点样毛细管作为固体萃取头研究仪器,运用Nafion和聚二甲基二烯丙基氯化铵(PDDAC)修饰点样毛细管,以气相色谱仪研究该修饰头对大米中2-乙酰基吡咯啉的吸附作用。研究优化了影响2-乙酰基吡咯啉萃取的解吸温度和时间等实验条件,目标分子的线性范围为0.50-8.00 ng·m L-1,方法的检测限为0.10 ng·m L-1,将实验结果应用于2批大米样品的实际测定。     

基于DEA和熵权TOPSIS模型比较的高校科技创新效率分析

高校是国家创新体系的重要组成部分,为深入分析新形势下高校科技创新效率,完善高校科技创新效率评价方法,综合运用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型和基于信息熵法的理想点模型(technique for order preference by similarity to an ideal solution model, TOPSIS),以天津市区域14所高校为例,对比分析了新形势下高校科技创新效率。基于DEA模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈不规律波动趋势,即使继续加大投入力度,也仅能获得科技成果产出规模有限的增加;基于TOPSIS模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈上升发展趋势,可继续加大投入力度,以促进科技成果更大规模地产出。通过两个模型的综合运用,实现了评价结果的交叉验证,为新形势下高校科技创新效率评价提供了新思路。     

KM小鼠与BALB／c小鼠五项免疫学指标的初步观察

采用五种免疫功能测定法对８３２只健康ＫＭ小鼠和８３只ＢＡＬＢ／ｃ小鼠进行免疫学功能指标的测定,结果表明ＣｏｎＡ诱导小鼠脾淋巴细胞转化能力ＯＤ值分别为０．０１４８－０．０１９２和０．０１２０１～０．０２０６,二硝基氟苯诱导小鼠迟发型变态反应（耳肿胀法）小鼠耳重差分别为１０．３９～１２．１７ｍｇ和１１．４６８～１６．２３４ｍｇ;血清溶血素抗体积数分别为７８．９８～９１．３０和１０６．７３～１１６．０７     

基于层次分析与BP神经网络的电梯安全评价模型

为高效评价在用电梯运行状态的安全性,提出基于层次分析法和BP神经网络的电梯安全评价模型。通过层次分析法建立电梯系统安全评价指标体系,采用BP神经网络构建电梯系统安全评价模型;通过改进粒子群算法和改进BP算法分别优化、训练BP神经网络;最后进行仿真验证。仿真结果表明,经过改进粒子群算法优化的BP神经网络模型训练速度最快,训练时间比BP算法快8.45 s,比粒子群算法快5.17 s;评价准确度最高,达92.3%,分别比BP算法和粒子群算法提到了11.7%、6.8%;而训练误差最小,仅为0.020 6。     

一种融合RepVGG和YOLOv5的行人检测方法

现如今,基于YOLOv5的网络模型被广泛应用在行人检测的任务中,在精度和速度上有着良好的效果。但在终端设备上部署使用,往往受到算力的限制。因而,基于RepVGG模型改进的主干网络,并且为了提高在密集人群和复杂环境下的适应性,加入了坐标注意力机制,扩大感受野的同时增强感兴趣区域的权重。经过实验测试,这种轻量化的网络参数量和计算量比较小,而且检测精度和鲁棒性也比较高,能够在一定程度下满足工程应用的要求。     

深厚软土狭长基坑地连墙变形特性

为研究南沙港地区软土深基坑内支撑式地连墙变形特性,以广州南沙港铁路明挖隧道深基坑为工程背景,通过大量实测数据统计分析,对比已有研究成果,探讨狭长基坑开挖墙体测斜、墙后地表沉降及其因素影响。结果表明:墙体测斜呈“两头小、中间大”的内凸型,最大侧移量主要分布在20～35 mm,占比高达83.6%,最大侧移变化范围为(0.07%H,0.38%H),平均值为0.22%H,相比宽大基坑的墙体抗侧移变形能力要强,其中H为基坑开挖深度。墙体最大侧移所在位置深度范围为(H-6,H+3),且大多数位于开挖面附近,墙体侧移主要影响深度范围约为2H,深度效应显著。墙后地表沉降主要影响范围为(0.17δ_hm,1.60δ_hm),平均值为0.864δ_hm,其中δ_hm为墙体最大侧移量。墙体最大侧移随墙底以上软土厚度增加呈缓慢增长趋势,随插入比和支撑刚度的增大而缓慢减小,当插入比和支撑刚度超出某一量值,继续增加对墙体变形控制无明显作用。可见,合理的围护体系设计对基坑变形控制至关重要。