■∥的横向电磁波

本文就无作用力场(■×=k)的情形证明了■∥的横向电磁波的存在。     

氨氧化古菌——环境微生物生态学研究的一个前沿热点

新近在环境基因组学研究上的突破和常温型泉古菌纯培养株系的获得揭示出氨氧化古菌(AOA)是一个不同寻常的功能类群.通过对氨氧化过程的关键酶之一氨单加氧酶(AMO)α亚基的编码基因(amo A)的系统发育分析发现,AOA是一个独立于氨氧化细菌(AOB)进化枝之外的进化类群.目前已确认,AOA是自然界中最丰富的氨氧化生物,其amoA基因的拷贝数最高可超过AOB amoA基因拷贝数3个数量级.在自然生态系统,尤其是海洋生态系统中具有十分重要的生态地位.据热力学估算,海洋AOA每年生成的NO2与全球海洋新生产力(即海洋对大气碳封存)所需的N量相当;由AOA氧化海洋中的NH3获能所固定的CO2的总量远远超过了埋藏于全球海洋沉积物中的碳量.AOA已成为今后环境微生物生态学的研究热点之一.     

氨氧化古菌——环境微生物生态学研究的一个前沿热点

新近在环境基因组学研究上的突破和常温型泉古菌纯培养株系的获得揭示出氨氧化古菌（AOA）是一个不同寻常的功能类群．通过对氨氧化过程的关键酶之一氨单加氧酶（AMO）α亚基的编码基因（amoA）的系统发育分析发现,AOA是一个独立于氨氧化细菌（AOB）进化枝之外的进化类群．目前巳确认,AOA是自然界中最丰富的氨氧化生物,其amoA基因的拷贝数最高可超过AOBamoA基因拷贝数3个数量级．在自然生态系统,尤其是海洋生态系统中具有十分重要的生态地位．据热力学估算,海洋AOA每年生成的NO2与全球海洋新生产力（即海洋对大气碳封存）所需的N量相当;由AOA氧化海洋中的NH。获能所固定的CO2的总量远远超过了埋藏于全球海洋沉积物中的碳量．AOA已成为今后环境微生物生态学的研究热点之一．     

鞋楦底部棱边提取与底面展平

鞋楦是制鞋的基准,楦底部棱边在制鞋工艺中具有重要作用。从鞋楦三维面形光电自动测量系统获取的鞋楦三维数据点模型出发,提出了一种基于二阶差分的尖点识别方法,进而获得了鞋楦底部棱边的信息,并在此基础上给出了展平鞋楦底面的方法,得到了鞋楦底面的展平图.手工复楦方法和面积计算方法均表明楦底棱边提取具有较高精度.     

脚型三维测量与特征参数自动提取

脚型自动测量的目的是提取与制鞋相关的特征参数,并用这些特征参数指导鞋楦的设计,制造出合脚的鞋。本文在脚型测量仪获取数据的基础上研究了脚型特征参数的提取方法。文中详细描述了主要特征参数的定义,提出了在未做标记的情况下特征参数的提取方法,结合实际脚型测量给出了测量结果。特征参数的自动提取可为个体化鞋揎的设计和量脚制鞋提供必要的数据支持。     

蚯蚓处理对土壤中重金属生物可利用性的影响

随着对蚯蚓生态功能的深度挖掘,近年来开发出一种新型的污染物、废弃物处理处置技术:蚯蚓堆置处理技术.文章从蚯蚓生态型差异、土壤类型、重金属类型差异、pH 值以及可溶性有机碳变化4个方面论述此技术对土壤中重金属生物可利用性的影响,以期为今后研究工作提供参考.     

波浪荷载作用下风机桩基础与土相互作用分析

采用三维数值分析方法,建立考虑流固耦合的三维桩-土模型;同时考虑波浪作用在桩上的水平荷载和波浪对海床的直接作用,研究2种形式的波浪荷载耦合作用下海上风机桩基础与土相互作用;根据数值模拟结果,研究2种荷载耦合作用下海上风机桩基础的变形与内力分布、桩侧土体超静孔压及桩土界面接触应力的变化规律,探讨不同波浪参数对单桩基础性状的影响,并与只考虑桩受荷时的计算结果进行对比分析。研究结果表明:当考虑波浪对海床的作用时,桩身将产生附加水平位移,同时也会引起桩侧土体超静孔压和桩土界面接触应力的循环变化。     

黄山冬季旅游气候资源之优势

用黄山1956-1996年气象资料,分析了黄山冬季旅游气候资源.结果表明:黄山冬季气温不很低,光明顶冬季平均气温-1.7℃;平均相对湿度62%,为一年中最小值;日照时数相对较长,看到日出日落概率大;冬季云海达5成(8成)及以上的日数占全年的35%(37%);降雪平均日数26.9天,积雪平均日数36.8天,雨凇平均日数26.3天,雾凇平均日数44.3天;冬季是黄山观赏云海、雪景、日出和日落晚霞的最佳季节.冬季雨雪量较多,蒸发量最小,水资源丰富, 饮用水充足;森林火险天气等级低,适合大量游客上山旅游.可通过借鉴国外一些发展冬季旅游经验,发展冬季旅游活动项目,使黄山冬季成为旅游旺季.     

TiN的熔点及力学性能的电子理论分析

本文应用键距差分析方法分析了体材TiN的价电子结构,在此基础上计算了TiN的熔点,并对TiN的力学性能进行了微观探讨。     

基于熵权法集成异质分类器的窃电检测

针对传统检测模型仅通过单一方法进行窃电检测具有局限性且用电数据中存在类不平衡的问题,从集成学习的角度出发,本文提出一种基于熵权法融合异质分类器的窃电检测模型。首先,通过少数类样本合成过采样技术（synthetic minority oversampling technique,SMOTE）处理用电数据不平衡的问题,其次综合考虑个体分类器之间的多样性以及各自的检测性能和训练机理进行基分类器的优选,最后,引入信息熵的概念,基于各个基分类器分类结果的分散程度,计算其权重占比,并以该权重占比集成各基分类器的输出。实验结果表明,对比传统的窃电检测模型,本文所提模型在多项评价指标下表现较好,具有良好的检测性能。