凌河高等植物初步调查

通过2013年6月末、10月末2次调查,在大凌河、小凌河的上、中、下游共采集到水生高等植物有15种,沿岸湿生植物34种。水生植物主要以单子叶植物纲眼子菜科的沉水植物为主。小凌河高等植物种类明显少于于大凌河。大凌河的高等植物种类呈现从上游到下游越来越少的变化规律,在一定程度上体现出大凌河从上游到下游环境质量下降的特点。河流沿岸的湿生高等植物物种丰富度低,且绝大多数为一年生植物,没有明显的优势种,说明凌河高等植物群落处于受干扰后恢复的演替初期。由于凌河受多种因素干扰的历史较长,群落结构亟待恢复。建议通过进一步的环境管理和工程措施促进水生、湿生植被的良性发展。     

BP神经网络优化网络科技文献共享评价体系

以网络科技文献共享的评价为对象,构建初选指标结构,对指标体系优化的主流评价方法进行研究及综述,在分析了各个评价方法的优劣的基础上确定运用BP神经网络的方法对初选的指标体系进行优化。然后基于BP神经网络对指标体系进行优化的方法及过程进行了论述。最后利用BP神经网络方法求取各项指标的权重,分析各个指标在整个指标体系中的重要程度,修改初选指标体系,进而达到优化的目的。     

注重创新能力培养的应用电化学教学模式研究

应用电化学的教学质量直接关系到学生运用理论知识解决实际问题的综合素质和能力的培养。然而,学生在学习这门课程时,普遍感到枯燥、抽象、难于理解。这在很大程度上影响了学生的学习兴趣和创新能力的培养。为了充分发挥应用电化学教学在培养高素质应用化学专业人才中的作用,满足培养化学学科创新人才的要求,针对沈阳师范大学应用电化学教学存在的问题进行了教学改革与实践。通过以下3种方式来改进教学模式,即理论课与生产生活实践有机结合,实验课引导学生注重用实验手段进行观察、探索和学习,改革考试方式,进而摸索出培养学生创新能力的办法。     

在小学语文教学中开展国学经典诵读活动探析

国学经典博大精深,是中国古代圣贤思想的沉淀、是智慧的结晶。在小学阶段开展国学经典诵读活动,不仅能够使学生的情操得到陶冶,增强民族文化自信,还是促进学生全面发展的重要途径,因此,一定要对小学语文教学中开展的国学经典诵读活动引起重视。     

集中供热分户热计算技术的发展及户内系统模式

介绍了供热系统热计量技术扫展及我国供热系统的现状，阐明了在我国目前情况下，新建建筑和旧建筑实行热计量的户内系统设计方案和主要技术措施，并分别指出了其优缺点和适用范围。     

基于聚邻苯二胺和金-普鲁士蓝纳米复合物的电位型免疫传感器

利用电聚合方法制备聚邻苯二胺修饰碳糊电极（CPE／POPD ）,在CPE／POPD上电沉积金‐普鲁士蓝纳米复合材料（Au‐PB）,制得CPE／POPD／Au‐PB修饰电极,将羊抗小鼠IgG（抗体,Ab）通过Au‐NH‐键固定在修饰电极上,从而制得免疫传感器（CPE／POPD／Au‐PB／Ab）．利用CPE／POPD／Au‐PB／Ab对小鼠IgG （抗原,Ag ）进行检测,结果表明,在4×10－4～1．0×104μg／L质量浓度范围内,电极电势与Ag浓度呈现良好线性关系,检测下限达到1．14×10－4μg／L ,响应时间为3 min ,灵敏度为－8．51 mV／dec‐ade ．所制备的免疫传感器具有灵敏度高、响应速度快、检测范围宽、重现性好等优良性能．     

水处理中光催化氧化剂的研究进展

该文介绍了光催化氧化技术的原理,从传统光催化剂的改性、新型光催化剂开发等角度阐述了光催化降解水中污染物的研究进展,分析了提高光催化反应效果的途径和今后光催化氧化剂的研发方向.     

ΦS,F-调和映射的稳定性

引入与黎曼流形间的光滑映射有关的能量泛函ΦS,F,得到泛函ΦS,F的第一变分公式和第二变分公式,利用第二变分公式,研究ΦS,F-调和映射的稳定性,进而得到从球面Sm(m≥5)出发的或到达球面Sn(n≥5)的ΦS,F-调和映射的稳定性结果.     

基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法

为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出一种基于混合算法优化支持向量机的风电功率短期预测方法。采用探索性数据分析对原始风速数据进行预处理,提高风速数据的质量;采用混沌映射、莱维飞行策略和粒子群算法提升蚁狮算法的性能;应用经混合算法优化的支持向量机模型对风电功率进行预测。实验结果表明：相较于新型的风电功率预测模型,该方法输出的结果预测误差更低,表现出对于风电功率更好的预测能力。     

基于DenseASPP模型的超声图像分割

利用超声图像获取胎儿的各项生物指标,对诊断胎儿发育过程中的异常有重要作用.当前主要依靠医生对超声图像的手动测量来确定这些指标.然而,医师手动测量不仅具有主观性,而且在重复作业下效率低下.针对以上问题,提出一种基于DenseASPP模型的超声图像分割改进算法,以辅助医生完成对胎儿各项生物指标的测量.在DenseASPP模型中,首先利用普通卷积预先提取原始图像的特征得到预特征图,再以扩张卷积及金字塔池化结构为基础将前层所有扩张卷积的输出特征图与预特征图拼接在一起传输到下一层扩张卷积以获得更大感受野的多尺度特征图,最终将所有特征合并后通过Attention机制获得相关联的特征,再利用sigmoid函数获取分割结果.分别使用胎儿的头臀径,头围,腹围三个部位的超声图像作为数据集对本文提出的DenseASPP方法进行了评估.实验结果表明,DenseASPP方法优于其他当前常见的分割方法,取得了更好的性能.