全民阅读时代高校图书馆关怀新生代农民工路径

新生代农民工是我国社会转型时期的产物。在全民阅读时代,他们的阅读问题日益突出,严重影响到其成长与发展。针对新生代农民工现状,高校图书馆可以通过馆企、馆社共建“新生代农民工阅读基地”模式,开展为新生代农民工进行导读、法律、心理咨询等服务。     

欧盟RASFF食品安全实证研究

欧盟食品和饲料快速预警体系(RASFF)是全球最重要的食品安全数据库之一.以RASFF数据库为基础,对2008—2012年5年数据进行了详细的梳理.研究发现:1)被通报的食品种类最多的是坚果及种子类.2)在26种食品安全风险因素中,霉菌毒素始终位居第一,其中黄曲霉素污染问题最多;致病微生物中沙门氏菌比例达到68.88%;农药和兽药残留每年占比在8.6%左右,其中灭多威残留、三唑磷残留、氧化乐果残留被通报的数量最多;由重金属污染引发的通报数量占当年所有通报数的比例稳定在7.8%左右,其中汞、镉、铬、铅、镍被通报的比例最高;自2002年开始通报转基因食品后,通报数量显著增加.     

潜艇激光通信的数值模拟

通过数值模拟,研究了潜艇海洋激光通信在风速一定和潜艇深度一定时的特点。模拟结果显示,潜艇深度对激光通信影响较大,风速对激光通信影响不大。     

基于深度特征选择的多示例算法及在图像分类中的应用

信息技术高速发展为人们生活带来便利的同时,海量的信息也给人们带来许多困扰,如图像检索变得越来越困难.因此智能化地进行图像分类识别具有重要的研究意义.基于多示例学习的图像分类方法得到了越来越多学者关注,.也提出了一些算法,但仍存在特征表达有限,模型受无关示例影响较大的问题.文章提出一种基于深度特征选择的多示例算法,并验证...     

三维颗粒堆中力传递实验与分析

对受集中荷载作用的三维颗粒堆中力的传递与分布进行了实验,对其结果进行半定量统计分析,研究了有序对称密实排列颗粒堆中力的传递特征、压痕与压力的关系、颗粒堆传力不均匀性及荷载力概率密度的变化规律,并解释了抛物型曲面传导的原因.     

基于计算机层析识别的沥青混合料有限元模型

应用数字图像处理技术，结合有限元建模方法，建立了包舍集料、空隙和胶浆在内的沥青混合料有限元模型，并模拟研究了沥青混合料劈裂试验过程中，由于空隙分布、加载方向以及集料与胶浆模量比等指标的变化对沥青混合料内部微观力学特性的影响，发现沥青混合料中空隙与集料颗料的分布对最大拉应力分布有很大影响，集料与胶浆模量比的变化则只影响最大拉应力值的大小而不影响其出现的位置。结果表明，该方法可进一步推广应用于不同条件下沥青混合料微观力学响应仿真。     

D301苯乙烯树脂固载Dawson型杂多酸催化剂的制备及性能研究

以D301苯乙烯树脂作为载体,采用加热回流的方法,制备了固载Dawson型杂多酸H9[P2M016V2O62]催化剂,并用傅里叶变换红外光谱、X-射线衍射、扫描电镜和电子能谱仪进行表征.将此催化剂用于环己醇选择性氧化,考察了温度、时间、催化剂用量和双氧水用量对反应的影响以及催化剂的重复使用性能.实验结果表明,催化剂可使环己醇高选择性生成环己酮,在环己醇0.05 mol,反应温度为80℃,反应时间5h,催化剂用量3.2 g,ω(H2O2)=30％H2O222 ml条件下,环己醇的转化率为78.6％,环己酮的选择性为87.3％,催化剂易于回收再用,在较优条件下,固载催化剂重复使用四次,仍保持较高的催化活性.     

基于DEA的我国高校科研效率评价

高校是国家科学研究的重要基地。合理地评价高校科研效率,对政府和高校具有重要意义。应用数据包络法(DEA)评价我国高校的科研效率状况,旨在为科研管理者在制定资源配置政策以及高校在如何提高科研效率方面提供借鉴与参考。     

选择性催化还原（SCR）烟气脱硝的热力学计算及分析

选择性催化还原烟气脱硝技术是工业上国内外目前对NOX处理最为有效的一种技术方法。本文介绍了计算热力学参数化学平衡系数、吉布斯自由能变、化学反应焓变的方法;分析了SCR系列反应的热力学参数,在化学热力学的原理上分析了反应能够进行的温度条件。绘制热力学参数同反应温度的曲线,可以得到任意温度的热力学参数数值,从而为反应能否进行提供了理论依据。     

Two-Level Genetic Algorithm for Clustered Traveling Salesman Problem with Application in Large-Scale TSPs

Let G = (V, E) be a complete undirected graph with vertex set V, edge set E, and edge weights l(e) satisfying the triangle inequality. The vertex set V is partitioned into clusters V1, V2, …, Vk. The clustered traveling salesman problem (CTSP) seeks to compute the shortest Hamiltonian tour that visits all the verti- ces, in which the vertices of each cluster are visited consecutively. A two-level genetic algorithm (TLGA) was developed for the problem, which favors neither intra-cluster paths nor inter-cluster paths, thus realized inte- grated evolutionary optimization for both levels of the CTSP. Results show that the algorithm is more effec- tive than known algorithms. A large-scale traveling salesman problem (TSP) can be converted into a CTSP by clustering so that it can then be solved by the algorithm. Test results demonstrate that the clustering TLGA for large TSPs is more effective and efficient than the classical genetic algorithm.