浅埋隧道拱顶土石混合体围岩沉降预测

由于地层风化、水土流失等原因,隧道围岩极易形成风化土层,对浅埋隧道开挖沉降产生严重影响.利用连续-非连续数值模拟方法,对这类土石混合体围岩的拱顶沉降因素进行具体研究.结果表明:在相同工况下随着岩石含量、岩石最小粒径和最大粒径的增大,拱顶沉降量逐渐降低;随着土和岩石参数的下降,拱顶沉降量明显增加,进而得出拱顶沉降值的范围...     

毛头牛蒡子总木脂素含量测定

文章测定毛头牛蒡子中总木脂素的含量。利用紫外分光光度计,以牛蒡苷为对照品,在280nm波长下测定总木脂素含量。对照品牛蒡苷在0．0207～0．1101mg／mL（r=0．9992）浓度范围内吸光度与浓度呈良好的线性关系,平均加样回收率98．3％,RSD=1．8％（n=5）。总木脂素平均含量为244mg／g,RSD=2．9％（n=5）。紫外分光光度法测定总木脂素含量,简单,稳定可靠,重现性好。     

景德镇陶瓷吉祥图案的文化意蕴

中国传统吉祥图案素来凝聚着中华民族审美的心理历程,体现着中华民族文化蕴涵与历史面貌.本文首先阐述了传统吉祥文化的内涵以及陶瓷中的吉祥图案,通过分析历代中国传统吉祥图案在生活陶瓷中的发展变化和华夏民族对吉祥文化钟爱的缘由,以及景德镇陶瓷制品中对吉祥图案的运用,揭示出中国传统吉祥图案的本质以及其对景德镇陶瓷发展的影响.     

ChsA启动子驱动的IPT基因植物表达载体的构建

为研究异戊烯腺苷类细胞分裂素与花衰老进程的相关性,本研究通过PCR方法从矮牵牛中克隆到花瓣特异性表达的矮牵牛查尔酮合成酶基因A（ChsA）的启动子PchsA,并以其取代植物表达载体pBI121中的组成型启动子CaMV35S,然后将IPT基因插入到PchsA启动子下游,测序结果显示花瓣特异性启动子驱动的IPT植物表达载体构建成功.     

怀地黄HPLC指纹图谱研究

目的:建立并比较怀地黄不同栽培品种HPLC指纹图谱,为强化怀地黄质量控制和品种鉴定与划分建立图谱标准.方法:采用HPLC,以0.4%醋酸溶液和乙腈进行梯度洗脱,检测波长为260nm;柱温:30℃;流速:1mL/min.使用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"进行数据处理,对不同栽培品种怀地黄的HPLC指纹图谱进行了相似度和聚类分析.结果:获得了HPLC优化技术条件;建立了含有18个特征指纹峰的怀地黄HPLC化学对照指纹图谱;9个农家品种划分为2大类,又可细分为4类.结论:该图谱可作为怀地黄质量控制的标准图谱,为怀地黄的质量控制、品种鉴别及划分提供理论和技术支撑.     

方波伏安法对氟哌酸胶囊含量的测定

文章对诺氟沙星在玻碳电极上的伏安行为进行了研究,用方波伏安法测定诺氟沙星胶囊中诺氟沙星的含量。结果发现,在pH为6.0～8.5的HAc-NaAc缓冲溶液中,于0.6V电位附近其浓度在0.300mg/L～200mg/L范围与峰电流有良好的线性关系。测得r=0.9989,平均回收率为100.4%,RSD为0.3%。测定结果符合要求,本方法简捷、适用性好。     

基于结构方程模型的大学生食品安全满意度调查

通过对大学生食品安全的满意度的调查问卷收集了一手数据,并采用了探索性因子分析及结构方程模型考察了大学生对食品安全的满意程度,探索其影响因素及薄弱环节,研究得出以下结论:大学生对食品安全满意度总指数(53.75)比较低,主要体现在大学生对有害物质和治理监管因子的满意度较低。在此基础上,提出以下建议:加强食品安全教育,普及食品安全知识;加大监督力度,创新执法制度;重新建立道德诚信体系,提高全民素质;加强国际合作与交流,不断吸取先进的食品安全管理经验。     

茵栀黄注射液对新生大鼠胆红素脑损伤的保护作用

目的:探讨茵栀黄注射液对新生大鼠胆红素脑损伤的保护作用.方法:175只7日龄SD大鼠随机分成正常对照组、脑损伤组、治疗组Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,腹腔注射质量分数为120 mg/kg的胆红素溶液诱发新生大鼠脑损伤,治疗组Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ新生大鼠建模同时每天分别腹腔注射质量分数分别为513.2、265.5和132.8mg/kg的茵栀黄注射液...     

冀东地区不同插秧方式对甘薯植株性状及商品薯产量的影响

本次试验旨在研究不同秧苗入土节数对甘薯植株性状及商品薯产量的影响。试验甘薯品种为烟薯25,插秧期为5月28日和6月13日两个时期,每期设置6个不同插秧节数的处理,收获期调查产量相关性状、产量和中型薯产量并计算中型薯率。结果表明,插秧节数3节时,单株蔓长增加、单株分枝数增加、单株结薯数增加、甘薯产量及中型薯产量提高;5月28日的小区产量和中型薯产量均高于6月13日插秧。本次研究认为,冀东地区种植甘薯,5月下旬插秧节数3节时能够有效的协调各产量相关性状的关系,有可能达到商品薯产量高产。     

改进的Faster R-CNN文本检测算法

复杂自然场景中准确提取和检测文本信息是文本识别的基础和前提,它受到文本尺寸、摆放角度甚至是姿态的影响.针对传统算法中滑动窗口都是固定大小,一些自然场景图像中的文本检测难,图像边界呈现冗余,运算量增大,运算时间长等问题,通过改进滑动窗口区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)策略,提出一种改进的RPN(Improved RPN)网络模型,运用共享的目标检测和回归检测算法提取其中的网络结构,最终得到一种改进的Faster R-CNN文本检测算法.在数据集中分别选取对比度高、对比度低和任意对比度进行不同算法的文本检测结果对比,实验结果表明,本文算法具有较好的检测效果.