亚热带稻田生态系统土壤呼吸的估算

采用涡度相关技术, 于2002年8月开始对亚热带典型稻田生态系统的水、热和CO₂通量进行了连续监测, 利用2003~2005年连续3 a稻田休闲期(10月中旬至次年4月)夜间通量的监测结果分析土壤呼吸的动态变化及其与土壤温度的关系, 计算得出稻田土壤呼吸年变化动态. 结果表明: 稻田土壤呼吸具有明显的季节变化趋势; 稻田休闲期夜间土壤呼吸速率为52~398 mg·m^-2·h^-1, 其呼吸速率与不同深度(5, 10和20 cm)土壤温度呈指数相关关系(P<0.001), 以稻田5 cm土壤温度相关性最好; 根据得到的稻田土壤呼吸与土壤温度的关系模式, 计算出亚热带稻田生态系统年平均土壤呼吸速率为178.5~259.9 mg·m^-2·h^-1, 年土壤呼吸总量为1.56~2.28 kg·m^-2·a^-1. 研究结果表明, 利用稻田休闲期涡度相关法观测结果得到的关系模式估算稻田生态系统水稻生长季稻田土壤CO₂的排放速率和排放量是可行的.     

预制装配式波纹钢综合管廊承载性能现场试验研究

为了检验新型预制装配式波纹钢结构综合管廊的承载性能,采用新型光纤传感技术和全站仪开展了方拱形双舱综合管廊现场试验,对回填过程中极限载荷作用下各板片的应变应力、接缝螺栓应力、结构变形及沉降、渗漏水状态进行了实时监测与分析.试验结果表明:波纹钢结构综合管廊承载力高,当覆土厚度达到设计值3倍时结构仍未被破坏;增加覆土厚度将引...     

双基地MIMO雷达二维方位角及多普勒频率联合估计

提出了一种新的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达二维方位角及多普勒频率联合估计算法。该算法基于m-Capon方法将目标波离方向(direction of departure, DOD)与波达方向(direction of arrival, DOA)相“去耦”,得出了对目标DOD和DOA的估计;然后,在对目标二维方位角的估计的基础上,算法可进一步估计出目标的多普勒频率。因此,其估计出的目标二维方位角与多普勒频率可自动配对。该算法无需预判目标数及对数据协方差矩阵特征值分解,且对目标二维方位角与多普勒频率的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,具有较小的计算量。此外,该算法可适用于发射和接收阵列为任意阵列结构的双基地MIMO雷达系统。计算机仿真结果证明了本文方法的正确性和可行性。     

污水处理用气凝胶的研究进展

污水中常见的污染物有重金属离子、油类和染料等,气凝胶以其密度低、孔隙率高、比表面积大等特点,拥有作为新型高效吸附材料的潜力。在污水处理方面具有应用前景的气凝胶材料主要有SiO₂气凝胶、石墨烯气凝胶、碳纳米管气凝胶、氮化硼气凝胶、纤维素气凝胶和壳聚糖气凝胶等。本文主要介绍了各种气凝胶制备、改性以及复合工艺对气凝胶吸附性能的影响,重点阐述了各种气凝胶对重金属离子、油类和有机染料类物质的吸附性能,最后指出以纤维素和壳聚糖为原材料开发低成本、高吸附性能的气凝胶材料是未来工作的重点。     

堆载及基坑开挖作用下被动桩水平受力及变形响应

为了研究被动桩在堆载及基坑开挖卸荷作用下的水平受力及变形规律,基于三参数地基模型,提出一种被动桩受力变形响应数值计算方法.首先,基于布西奈斯克解及明德林解析解,利用复合辛普森公式进行数值积分,求解得到堆载及开挖卸荷条件下被动桩处的水平附加应力.然后,采用Kerr地基模型,建立被动桩的挠曲微分方程,并利用有限差分法得到桩...     

基于优化理论的卫星发射场性能试验科目设置

随着中国航天事业的蓬勃发展,高密度航天发射已经成为各个卫星发射场的新常态,如何在发射场合理设置卫星试验科目确保短周期卫星发射任务成功已逐渐成为一个新的研究热点。根据卫星在发射场的测试发射流程,梳理总结了27个通用试验科目,并通过调查问卷、专家评分、历史数据以及建立数学评估模型的方式,对通用试验科目的重要性、平均测试时间以及不进行该科目产生的风险概率进行评估。在此基础上,提出了基于优化理论的试验科目设置方法,通过0-1规划解决了“约束试验周期、重要性——最小发射任务风险概率”和“约束发射任务风险概率、重要性——最短试验周期”问题。试验结果表明：当约束试验周期小于136 h、重要性大于0.7时,仅需要设置23个试验科目,承担的最小发射任务风险概率为16.78%。当约束发射任务风险概率小于20%、重要性大于0.8时,仅需要设置22个试验科目,此时最短试验周期为127.71 h。     

分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

基于扩展WF-net的业务过程资源配置分析和优化

在WF-net的基础上扩展了资源库所和资源控制库所,提出了受控工作流资源网(CWFR),以显式地表达业务过程中所涉及的资源,从而能够通过仿真等手段对资源的性能进行度量.在此基础上,根据仿真结果对模型实施资源控制策略,从而实现资源的合理分配,以提高资源的利用率及资源的平衡利用.最后,以保险理赔业务过程为例,采用所提出的CWFR来进行建模、分析,并利用工具DaNamics进行仿真,从而论证了所提出方法的有效性.     

秀丽莓茎、叶中原花青素测定

通过比较不同方法测定秀丽莓茎、叶中原花青素含量,建立秀丽莓中原花青素的检测方法。本研究采用香草醛法与4-二甲基氨基肉桂醛(DMAC)法,分别以儿茶素、原花青素B2为标准品,测定秀丽莓茎、叶中原花青素含量。结果表明:以儿茶素为标准品,DMAC法测得秀丽莓茎、叶中原花青素含量分别为(9.51±0.26) mg/g、(0.56±0.005) mg/g,香草醛法测得秀丽莓茎、叶中原花青素含量分别为(234.50±2.99) mg/g、(29.06±0.16) mg/g;以原花青素B2为标准品,DMAC法测得秀丽莓茎、叶中原花青素含量分别为(57.88±2.43) mg/g、(4.74±0.21) mg/g,香草醛法测得秀丽莓茎、叶中原花青素含量分别为(466.67±2.00) mg/g、(68.71±0.73) mg/g。香草醛法测得的原花青素含量明显高于DMAC法。结合文献以及两种方法的反应原理来看,DMAC法更适合秀丽莓中原花青素含量测定。     

"互联网+"时代高校校园文学发展困境及解决路径 ——以河北省高等院校为例

高校校园文学作为校园文化建设的一部分,是人文教育、素质教育的重要组成部分。在"互联网+"时代下,河北省高校校园文学发展存在文学作品发表率不高、社团影响力逐渐降低的问题,应积极利用互联网优势,加强文学社团建设,促进高校校园文化发展,提高人才培养质量。