江边一碗水炮制方法的优选

要通过比较不同炮制方法对江边一碗水生品和炮制品中鬼臼毒素含量的影响,优选了土家药"江边一碗水"的炮制工艺.采用高效液相法对江边一碗水的生品及其5种炮制品(童便浸泡制品、醋炙制品、醋蒸制品、姜汁浸泡制品、醋磨制品)中的鬼臼毒素含量进行了测定,比较了不同炮制工艺中鬼臼毒素含量的变化.结果表明:不同炮制品中鬼臼毒素的含量由大至小分别是:醋炙品>醋蒸品>醋磨制品>生品>童便浸泡制品>姜汁制品.故醋炙法和醋蒸法是江边一碗水的较为适宜的炮制方法,活性成分测定结果稳定可靠,重现性好,可为江边一碗水炮制工艺规范化提供实验依据.     

动物科学专业应用型人才培养的研究与实践

实践教学是高等教育体系的重要组成部分,是培养实践动手能力和创新精神的重要环节。针对动物科学专业应用型人才培养存在的问题,围绕新型人才培养目标,从实践教学体系、专业建设与学科建设的衔接、科研资源的转化、专业教材建设、人才培养、制度建设等方面提出了一些具体的改革措施,取得了明显的效果。     

高磁三维反演在格尔木市那陵郭勒河西铁多金属矿区的应用

青海省格尔木市那陵郭勒河西铁多金属矿区地处柴达木盆地西南缘半干旱荒漠化草原区,第四纪分布广,厚度大,高精度磁测是本区主要的找矿方法之一。磁法勘探中对磁异常的定量解释主要有二维反演和三维反演。三维反演是基于计算机技术的发展而被采用的一种定量解释方法。本文利用三维反演方法对本地区磁测资料进行解释及资料分析,说明三维反演在本地区磁测资料解释及指导找矿方面有很大的优势。     

国家和地方科技报告制度建设情况调查分析

阐述了国家科技报告制度的建设历程以及地方科技报告制度建设的现状,归纳了典型省份科技报告制度建设的经验与做法,为山西省更好地开展科技报告工作提供参考。     

采用解析模态分解和小波变换的损伤识别方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)在信号处理中存在的模态混叠现象,引入解析模态分解定理(AMD)提取时变结构响应的一阶本征函数,并构建一阶本征函数能量比指标识别结构的损伤位置.从损伤位置处的响应信号出发,引入连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的损伤演化过程.通过一个刚度突变和线性变化的三层剪切型结构数值算例,对一阶本征函数能量比和一阶本征函数小波能量变化率指标进行验证.结果表明:所提出的指标能够有效识别结构的损伤位置和损伤时间.     

融合虚拟现实技术的交互性数字图形

在介绍虚拟现实技术的构成与技术特点的基础上,分析了虚拟现实系统在遥现技术、仿真技术、交互操控技术、对象可视化技术等方面的应用现状,重点论述了应用虚拟现实技术制作完成的计算机数字图形的特性,强调了在图形设计与制作中采用虚拟现实技术的必要性。与传统图形表现效果进行对比,突出显示虚拟现实技术的可交互性与动态实时表现效果,简述应用虚拟现实技术对生产与教学活动的推动作用。     

掺Cr3+发光氧化铝纳米模板的制备和光谱表征

以硫酸为电解液通过阳极氧化法制备了多孔氧化铝模板,再通过向模板中掺杂铬离子制成了具有发光性能的纳米模板．扫描电子显微镜（SEM）研究表明样品具有纳米孔洞结构,X-射线衍射表明样品具有Ⅱ-Al2O3,物相,微区发光光谱研究表明材料在693nm附近具有强烈的发光现象．     

虚拟装配技术在装配任务培训中的应用

以火车转向架虚拟拆装系统开发为例,叙述了开发虚拟装配任务培训系统的开发过程.使用Pro/E、3DMAX等软件建立三维模型后,导入EON Studio软件中进行模型驱动.详细描述了如何在EON中进行功能节点设置和通过连续复杂路径排列控制大量零件依次有序地进行精确运动的问题.虚拟装配任务培训系统以其直观、廉价、交互性好和可重复操作等优良特性,具有很大的市场潜质和应用价值.     

面向增材制造的正向产品建模技术

传统CAD建模技术因其自身的局限性,极大地限制了增材制造产品的设计空间.为了最大限度地发挥增材制造的技术优势,需要在产品设计阶段通过综合产品形状、大小、层次结构以及物质组成实现产品性能的最优化及制造成本的节约化.本文根据增材制造的4种特性,从复杂形状建模、复杂材料建模、复杂层次建模以及面向制造的建模等4个方面论述了国内外对于面向增材制造的正向产品建模技术的研究概况.在此基础上,本文对该领域的发展趋势进行了探讨,认为综合一体化建模与轻量化建模将成为未来发展方向.     

基于最优间隔分布的最小二乘支持向量机

支持向量机(support vector machine,SVM)通过结构风险最小化构建模型,模型简单易理解,但求解过程较复杂;而最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)求解的是一组线性方程组,其求解效率远高于SVM．然而,传统LSSVM忽略了样本点到超平面分布的影响．为了充分考虑数据的分布,本研究从LSSVM出发,加入最小化距离方差与最大化距离均值正则项,构建全新的LSSVM模型(LSSVM＿rv和LSSVM＿rm＿rv模型)．该模型的优势在于：依据数据的分布特征构建模型,分类效果更好;对偶问题仍是一组线性方程组,计算成本较小．大量的数值实验进一步验证上述模型的优越性,与传统SVM和LSSVM相比,在6个数据集上的分类准确率均有所提高,并且节省了大量的训练时间．