不可逆过程中自由能减小率的计算

基于非平衡系统的局域平衡假设,对有物质输运的不可逆过程的自由能流密度与局域自由能减小率进行了计算和讨论,为用辅助热力学函数研究不可逆过程进行的速率问题提供有益的参考.     

一类随机SDQR酗酒模型的持久性分析

在确定型SDQR酗酒模型的基础上,考虑随机因素得到具有双线性发生率的随机酗酒模型．由持久性的含义,利用It?公式得到D（t）上、下极限的范围,并在此基础上得出了Q（t）、R（t）的上、下极限．结果表明,当白噪声强度较小时,重度酗酒者、正在戒酒者、成功戒酒者等几类群体将持续存在．     

蓄/取热工况套管式地埋管换热器换热特性试验研究

为研究竖直套管式地埋管的非稳态传热特性,通过搭建竖直套管式地埋管传热特性砂箱试验台,对竖直套管式地埋管进行了试验研究,分析了蓄热工况和取热工况下不同运行模式对竖直套管式地埋管以及其周围土壤传热特性的影响,获得了竖直套管式地埋管流体的进出口水温、周围土壤温度、单位井深换热量以及平均传热系数的变化规律。试验研究结果表明：蓄热工况下在间歇运行模式分别为1:1与1:2情况下,启停比越小,地埋管周围土壤温度波动范围越大;取热工况下,距离地埋管径向距离越远的土壤温度受启停比时间的影响较小;间歇运行模式下的单位井深换热量比连续运行模式下单位井深换热量高,运行72 h时启停比1:1模式下单位井深换热量比连续模式下单位井深换热量高157.98 W/m。可见间歇运行模式有利于土壤恢复,实际工程中可根据建筑要求合理选择间歇运行。     

环境中微塑料研究进展与展望

环境微塑料污染正成为整个地球表层生态系统最严重的威胁之一,受到世界多国政府的严重关切和科技界多学科的广泛研究.本文从地球科学、化学、生物学、管理学等多学科角度,系统综述了水、土、气、沉积物、生物等环境介质中微塑料的丰度分布和来源、分离与分析方法、陆海空迁移与预测、表面变化与吸附特征、生物吸收积累与生态风险、食物链传递与...     

浅析屋顶花园防水施工问题

屋顶花园降温隔热效果优良,能够美化环境、净化空气、改善局部小气候,能够丰富城市的俯仰景观,能够补偿建筑物占用的绿化地面,大大提高了城市的绿化覆盖率,是一种值得大力推广的屋面形式。其防水处理的成败直接影响屋顶花园的使用效果及建筑物的安全,一旦发现漏水,就得部分或全部返工。所以防水层的处理是屋顶花园的技术关键,也是人们最为关注的问题。     

关于拟常曲率空间中具有常平均曲率超曲面

设(Nn 1,g)是n 1维单连通完备的黎曼流形,其黎曼曲率张量取如下形式KABCD=a(gACgBD-gADgBC) b(gACλBλD gBDλAλC-gADλBλC-gBCλAλD), ∑gABλAλB=1,称Nn 1为拟常曲率空间.本文讨论了这类空间中具有常平均曲率的紧致超曲面,给出了关于其第二基本形式模长平方S的积分不等式.     

人RANKL胞外结构域原核表达载体的构建及表达条件优化

细胞核因子κB受体活化因子配体(Receptor activator of the NF-κB ligand,RANKL)是TNF超家族的重要成员之一,属于Ⅱ型跨膜蛋白,通过与其受体核因子κB受体活化因子(RANK)构建的信号通路参与乳腺癌的发生、肿瘤骨转移、骨质疏松、关节炎等病理过程。人RANKL胞外结构域基因片段与原核表达载体pET-21b融合并转化至表达菌Rosetta,并对其表达条件进行了优化。通过对诱导时机,诱导温度,异丙基-β-D-硫代吡喃半乳糖苷(IPTG)浓度,诱导时间及甘油浓度的条件优化表明,当IPTG的浓度为0.2 mmol/mL,20℃振荡诱导培养6 h时,甘油浓度为4%时,可在上清中获得高效表达的pET-21bRANKL融合蛋白,为该蛋白的进一步纯化及结构与功能研究打下了良好的基础。     

在实验数据处理中培养学生的创新能力

数据处理是大学物理实验的重要环节.文章论述了创新能力与创新意识在实验教学中的作用以及与实验数据处理的关系.结合教学实践提出了在物理实验数据处理中培养学生创新能力的5个重要方面,即上好数据处理理论课,激发学生从数据记录中产生创新意识,对同一数据选择不同的处理方法,学习和应用好数学软件及提供学生合适的实验教材.     

风险价值VaR及实证研究

随着经济一体化的深入,风险管理受到各个国家和地区越来越多的重视。本文主要讨论了风险管理中的市场风险度量的方法,具体介绍了基于投资组合的收益(或损失)函数的分布函数提出的风险值(VaR)和期望损失(ES)这两种度量方法,它们是目前使用得最广的市场风险度量方法。文中比较了这两种方法的优缺点,给出了各种不同计算VaR和ES的方法,同时也对各种方法进行了对比讨论,给出了一个基于中国上证沪深指数在1999—2013年的日收益率序列的一个实证研究。     

基于自组织映射网络的流量分类算法

网络流量分类在QoS、流量控制及网络安全等领域发挥了重要作用. 有监督型的机器学习方法对新流量的识别往往依赖于先前的人工分析;自组织映射网络算法模拟生物神经元,通过自组织行为对数据进行分类学习;实验表明,该无监督型算法能够对新流量进行自动识别,提高了流量识别的准确率.