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801.
建国初我国在少数民族地区进行了一系列重大改革,在政治、经济和文化上都取得了很大成就,表现在民族教育方面则是民族教育机构的设立、民族干部的培养、中小学教育规模的扩大、民族教育经费的投入及师资力量的培育等。民族教育的发展,为少数民族地区提供了重要的人力资本,有利于少数民族地区的社会发展。 相似文献
802.
传统政治文化是制约中国发展社会主义民主政治的一大明显因素,因此,分析传统政治文化在革命后依然延存的原因所在,对于进一步深刻认识传统政治文化的性质,全面把握中国政治民主化的发展规律,正确认识中国政治民主化的历史进程,有效消除传统政治文化的负面影响,根本摆脱民主发展所陷入的困境,从而推动社会主义民主政治进程,加快社会主义政治文明建设步伐,具有十分重要的意义。 相似文献
803.
我国金融系统自1984年开始由单一结构向多元结构的演进,改变了货币政策通过银行贷款影响实际经济的作用机制。利用协整、脉冲响应函数和方差分解的计量经济学方法,对金融系统结构演进的两个时期中银行贷款渠道的传导效应进行了分析,证实无论是在金融系统的单一结构时期还是多元结构转型时期,银行贷款都在货币传导中扮演了重要的角色,而且在多元结构转型期它的传导效应有所提高。 相似文献
804.
建立南海大型经济海藻总状蕨藻的主要有效成分蕨藻红素的高效液相色谱(HPLC)定量分析检测方法.取干燥蕨藻加体积分数95%乙醇80℃加热回流3次,回流时间为3 h,固液比为1:20.减压浓缩得蕨藻乙醇提取物浸膏,精密称取浸膏,甲醇10 ml定容.采用Discovery C18(4.6 mm×150 mm,5μm)反相柱,DAD检测器.检测波长315 nm,进样20 μL,流动相为甲醇和水(质量分数1‰三氟乙酸)梯度洗脱,流速1.0 mL/min.蕨藻红素在1.006~10.06μg范围内呈良好的线性关系,r=0.9999,平均回收率为98.O%,RSD=0.92%.测得所采集的干燥总状蕨藻中蕨藻红素的质量分数为19.93 mg/g.该方法灵敏、可靠、准确性高,可用于同属海藻的蕨藻红素的定量分析检测. 相似文献
805.
车辆编队系统的分布式控制 总被引:1,自引:1,他引:0
基于关联系统模型研究智能车辆编队的分布式控制. 通过引入空间变量和空间移动算子,将车辆编队系统建模成多维的空间关联系统. 基于线性矩阵不等式的方法设计了与被控对象有着相同关联结构的分布式输出反馈H∞控制器,确保整个编队系统的适定性、稳定性及对外界干扰的鲁棒性. 在Matlab环境下编程验证控制器的性能,并通过3台移动机器人的模拟车辆编队仿真实验,说明模型的正确性和方法的有效性. 相似文献
806.
提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的音频盲水印方法,将原始音频数据进行小波变换,提取低频分量分块奇异值分解后,利用置乱加密处理的水印图像,量化选取的奇异值,实现水印的嵌入过程.利用图像置乱和奇异值分解方法,提高了水印的不可感知性.另外在水印的检测与提取过程中不再需要原始载体数据,更加利于实际中的应用.通过MATLAB仿真实验表明,水印隐藏效果好,而且对多种攻击具有较好的鲁棒性. 相似文献
807.
红树林沉积物中痕量多氯联苯的分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多氯联苯(PCBs)对红树林生态系统存在着一定的生态风险,对红树林沉积物中PCBs的监测有重要意义。报道了一种适用于红树
林沉积物样品痕量PCBs的分析方法,并对其质量保证与质量控制(QA/QC)进行了研究。分别采用超声萃取(USE)和微波辅助萃
取(MAE)对沉积物样品进行提取,针对样品的特点,联合运用铜片超声、酸洗和中性氧化铝—改性硅胶复合层析柱对PCBs纯化
分离,以气相色谱—质谱联用仪(GC/MS)和外标法进行定量。实验结果表明,两种萃取方法与GC/MS联用均有较高的回收率,超
声萃取的回收率为47.45%~100.76%,微波辅助萃取的回收率为77.04%~98.00%,但微波辅助萃取的精确度更高;方法检测限
前者为0.30~1.74 ng/g,后者为0.30~0.47 ng/g。故选用微波辅助萃取—GC/MS联用的分析方法更优。 相似文献
808.
通过在除虫菊酯6种单体的五元环酮基上引入羧基的方法制备半抗原,再用碳二亚胺法偶联到牛血清白蛋白(BSA)上制得完全抗原.经紫外光谱测定,6种完全抗原的分子偶联比为6:1(除虫菊酯Ⅰ:BSA)、13:1(除虫菊酯Ⅱ:BSA)、9:1(瓜叶菊酯Ⅰ:BSA)、11:1(瓜叶菊酯Ⅱ:BSA)、7:1(茉酮菊酯Ⅰ:BSA)和9:1(茉酮菊酯Ⅱ:BSA).以完全抗原免疫BALB/c小鼠制抗血清,采用间接酶联检测抗体效价均达到105以上,再用饱和硫酸铵沉淀得到除虫菊酯的多克隆抗体.该结果为除虫菊酯的酶联抗体检测及免疫分析技术奠定了基础. 相似文献
809.
810.
为了解决双目视觉中的立体匹配问题、减少立体匹配网络的参数数量、降低算法的计算复杂度、提高算法的实用性。在PSMNet立体匹配网络的基础上进行改进,提出了一种具备浅层结构与宽阔视野的立体匹配算法——SWNet。浅层结构表示网络层数更少、参数更少、处理速度更快;宽阔视野则表示网络的感受野更宽广,能够获取并保留更多的空间信息。SWNet由特征提取、3D卷积和视差回归3个部分构成。在特征提取部分,引入了深色空间金字塔结构(Atrous Spatial Pyramid Pool,ASPP),用于提取多尺度的空间特征信息,设计了特征融合模块,将不同尺度的特征信息有效地融合起来以构建匹配代价卷;3D卷积神经网络利用堆叠的编码解码结构进一步对匹配代价卷进行规则化处理,获得不同视差条件下特征点之间的对应关系;最后,采用回归的方式得到视差图。SWNet在SceneFlow和KITTI 2015两个公开的数据集上均取得了优异的表现,与参考算法PSMNet相比,参数数量下降了48.9%,且误匹配率仅有2.24%。 相似文献