《呼啸山庄》与《红楼梦》梦境描写比较

《红楼梦》是中国梦文化的形象写照,是作者对神话的一种延伸；《呼啸山庄》表现的是一种来源于圣经的哥特式创作风格。二者通过梦境的描写,完成了其独特艺术魅力的实现。     

低S宽程给水流量自适应控制仿真研究

将给水流量系统规范化，给出静、动态数学模型，通过计算机仿真建立了管路特性参数Ｓ与系统控制性质之间的关系，可用于控制系统辅助设计。文中还介绍了低Ｓ大流量范围自适应控制补偿算法并给出了仿真实验结果。     

葡萄球菌A蛋白(SPA)在猪丹毒杆菌鉴定上的应用试验

1980年有关SPA研究资料介绍到国内,在医学界已有使用成果,在兽医界使用SPA对家畜传染病的病原鉴定报导尚少。我们使用猪丹毒高免血清致敏SPA对10株猪丹毒杆菌以协同凝集试验,特异性花结试验进行了鉴定,结果快速,特异性、敏感性均高。     

新型液晶材料

清华大学基础课教学研究部化学教研组液晶化学科研组研制成功新型液晶材料-苯基环己烷类液晶和TPC-12混合液晶,于1979年11月通过了鉴定。 苯基环己烧类液晶是近两年在国外新出现的一种向列相液晶材料,它具有粘度低、熔点低、工作温度范围宽、对热、光、电的化学稳定性好、阈值电压低、电光响应速度快等特点,是目前国内外液晶材料中性能最稳定的一种,适用于全电子手表、微型计算器和各种仪表的 数字显示屏。1977年西德依默克(E.Merck) 公司R.Eidenschink首先合成了这类液晶, 1978年公布了专利(P、2636684)。但该工 艺繁杂,所有中间体的数…     

湖南臨武癩子嶺含鈹符山石的光性異常現象

引言癩子岭在湖南省临武县城北約十五公里,是具有悠久历史和現在正在开采錫矿的矿山。該区地貭与矿产概况,曾經过不少专家的研究。1934年孟宪民与张更二先生研究該区的錫矿地貭时,曾以各种方法鑑定出五十三种矿物,关於符山石的記载如下: “符山石通常为放射状星形的,由1—7厘米的不同长度的长柱的晶羣所組成。在純熟变貭的(Pure thermal—metamor phosed)岩石中为紅色,而在气化变貭的(pneumato-     

全相位算法在相控阵天线幅相校正测量中的应用

相控阵天线波束的精确指向对各阵元通道幅相一致性提出了很高的要求,在实际的相控阵天线系统中,各阵元通道幅度和相位不可能完全保持一致,需要对阵列通道幅相误差进行实时地监测和校正。阵列单元校正的本质是对通道幅相误差的精确测量或估计,在现有幅相测量方法的基础上,提出一种全相位时移相位差算法。该算法需对存在时移关系的两输入序列分别进行全相位FFT,直接取主谱线的相位值无需校正即可得到输入信号的中间点相位信息,利用两序列主谱线的相位差求解信号的幅度值。由于全相位FFT具有"相位不变性",此方法能够很好地抑制频谱泄漏。仿真结果表明,该方法可有效避免第一类相位差法在不同步采样时误差较大的情形,测量结果明显优于第一类相位差法。     

树形网络拓扑结构CML的相继故障

耦合映像格子(CML)已经被广泛用于研究复杂系统的时空动力学行为.研究树形拓扑结构CML的相继故障对改善树形网络的安全性和可靠性具有重要的意义.本文将CML的相继故障模型作用于具有十个节点的树形网络拓扑结构中,通过仿真,分析出具有树形网络拓扑结构且节点数固定的网络在受到蓄意攻击时,不同的结构出现的故障节点的个数和影响它的参数,以及在这些拓扑结构中最快达到崩溃的树形结构.另外,给出故障规模和被攻击节点的度之间的关系和不同的耦合强度对扰动临界值的影响.     

SAFB1蛋白的表达纯化及其对乳腺癌细胞抑制作用的验证

利用RT-PCR方法从7721细胞系中分离野生型SAFB1基因,将该基因分别克隆入PET28a和pcDNA3.1载体来构建原核表达及真核表达载体.重组质粒经IPTG诱导表达后亲和层析纯化,用Western印迹实验验证蛋白表达的正确性.将SAFB1基因转入MCF7中,以RT-PCR的方法检测蛋白的表达,检测其对XOR基因的调控作用及做生长曲线验证其对乳腺癌细胞抑制作用.结果证实了SAFB1对乳腺癌细胞生长抑制作用非常明显,且对XOR基因的表达有一定的抑制作用.     

城镇二级出水污垢起始期生长情况的实验研究

结垢是城镇二级出水热能回用中的关键问题。该文在实验室模拟城镇二级出水板式换热器系统,利用直接称重和表面形貌立体观察相结合的方法,测量污垢在竖直流道内的初始期生长情况,研究流速和温度对污垢生长起始期的关系。实验结果表明:污垢起始期分生长、剥离和再生长3个阶段;流速在较高温度下对污垢生长的影响明显;温度对污垢生长呈单调增加作用,随着流速的增大,此作用更加明显;污垢生长过程中的剥离点随着温度的降低而提前出现。     

基于深度卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

水稻病害类型多,采集过来的图像病斑交界特征复杂多变。即便同类别水稻病害在不同的生长时期,发生在叶片、茎秆、穗部等部位呈现的病斑特征也不一样,而且不同类型病害也存在相似病斑,这些都给水稻病害图像的精准识别带来了相当大的困难。采用深度卷积神经网络模型,使用数据集扩增技术,运用fine-tune方法对网络进行调参及构建,将自然场景下采集的常见8类水稻病害图像输入网络模型中进行训练和测试,在有限的图像数量下取得较高的识别精度,其中纹枯病的准确率为93%。不同于其他方法仅聚焦在水稻叶部或稻穗部,本文识别的图像是多株水稻的场景,可为水稻病害远程自动诊断提供关键技术支持。