高校资助育人工作现状分析及对策研究

针对高校资助家庭经济困难学生工作中一些不容忽视的问题,要更新资助观念,从帮助学生完成学业,转变为帮助学生健康成长、立志成才,通过有效途径实现资助育人,并注意处理好资助与育人的几个关系。     

机能实验教学改革的效益及面临的问题

许多医学院校撤销生理学、病理生理学、药理学各教研室的教学实验室,组建“机能学实验教学中心”。我们认为机能实验教学的改革取得了一些成果,但同时面临一些问题,值得我们去思考。     

一种新的传感器监测网络密度控制算法

密度控制是传感器监测网络研究的核心内容之一.本文在Tian Di.的基于倡导区覆盖模型的密度控制算法SSC的基础上,提出了一种新的密度控制算法ESSC.该算法着重考虑了SSC算法的不足,修改了倡导区覆盖模型.理论分析和仿真结果表明,ESSC算法比SSC算法减少了约15%~25%的活动节点,同时又保证了一定的网络监测性能.     

大断面箱涵施工中管棚的承载作用机理分析

分析了大断面箱涵施工中管棚的作用机理,并结合工程实际验证了管棚的承载作用,为箱涵顶推施工中管棚支护提供了理论依据。     

稠油泡沫驱和三元复合驱微观驱油机理对比研究

为了研究稠油泡沫驱和三元复合驱的微观驱油机理,利用微观仿真玻璃刻蚀模型进行了驱油实验,通过图像采集系统将驱替过程的图像转化为计算机的数值信号,然后采用图像分析技术进行对比研究.结果表明,泡沫驱对稠油的微观驱油机理有乳化作用、贾敏效应和泡沫的挤压剪切作用,而三元复合驱主要还是通过聚合物对管壁剩余油、盲端剩余油的拉、拽作用达到剥离稠油的目的.泡沫驱和三元复合驱相比,泡沫驱具有贾敏效应,能够对水流大通道进行有效封堵,从而提高了驱替剂的波及系数.三元复合驱虽然对稠油也具有较强的乳化作用,但是未观察到乳化捕集作用从而引起波及系数的提高.由于波及系数的提高对于开发稠油油藏极为有利,因此泡沫驱对提高稠油油藏采收率具有很大的优势.     

陕北黄土丘陵沟壑区乡村聚落分布及其用地特征

在实地调查的基础上，将陕北黄土丘陵沟壑区乡村聚落划分为河谷平原型、坡麓台地型、支毛沟型及墚峁坡型等4种类型．论述了乡村聚落具有规模小、密度小、分布不均匀，沿树枝状水系递减，大多有向阳、向路、向沟等特点．分析了聚落用地情况，其中院落用地较大，占聚落总用地的41．8％-58．6％，人口密度大的绥德、米脂地区，户均聚落占地较少(391m^2)，而人口密度小的榆阳区户均聚落占地较多(498m^2)；乡村聚落实际占地比一般统计数字大47．8％，同时聚落用地数量在不断增大，并向条件好的地方迁移．     

人胚胎干细胞体外诱导分化为肝脏细胞

建立诱导人胚胎干细胞分化为肝细胞的方法, 为细胞移植与生物人工肝等肝病替代治疗提供新的种子细胞来源. 将人胚胎干细胞在细菌培养皿中悬浮培养7 d, 形成囊性拟胚体, 接种至包被有Ⅰ型胶原的组织培养皿, 以含有地塞米松、胰岛素的条件培养液进行诱导, 通过光学显微镜和电子显微镜观察细胞的形态变化; 免疫细胞化学和RT­PCR检测细胞诱导前后肝细胞特异性基因的表达; 用靛青绿摄取、排泌实验、糖原染色实验及白蛋白、尿素分泌检测肝细胞的相关功能. 条件诱导液培养14 d, 细胞形态由圆形变为多角形和长梭形, 出现双核或多核, 表面有微绒毛, 胞浆内含丰富的线粒体、内质网、溶酶体及糖原颗粒等; 这些细胞表达幼稚或成熟肝细胞特异性的AFP, ALB, CK18, CK19和CYP1B1等基因, 并具有靛青绿摄取、排泌、贮存糖原和分泌白蛋白、氨基代谢生成尿素等功能. 形态、表型及功能的实验结果均证实人胚胎干细胞经上述方法培养可以向肝细胞分化.     

胚胎干细胞向肝系细胞定向分化及其在肝再生中的应用

细胞移植和生物人工肝(bioartificial liver, BAL)作为终末期肝病的辅助治疗方法, 在越来越受到广泛关注的同时, 也面临着细胞来源、数量限制、存活期短、功能迅速降低等问题, 因此迫切需要寻找新的、合适的细胞来源. 胚胎干细胞(embryonic stem cell, ESC)是从囊胚内细胞团(inner cell mass, ICM)中分离获得的、具有无限增殖能力和分化全能性的原始细胞, 能在特定的诱导条件下分化成各种组织 特异性细胞, 在临床上具有极其广阔的应用前景, 其向肝系细胞的定向分化使其可能成为肝脏细胞移植和BAL的一个重要细胞来源. 目前, 研究重点在于控制分化过程以获得足够数量的所需类型细胞. 本文概括了肝脏的发育与分化, 综述了ESC向肝系细胞定向诱导分化的最新研究进展, 并对其在肝再生中的应用和存在问题也进行了探讨, 希冀对该领域的研究提供一些新的思路.     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性     

基于LSTM的燃煤电厂NOx排量软测量

燃煤电厂煤粉在燃烧过程中产生的有害气体会对大气环境造成污染,NO_x为其中之一。针对燃煤电厂生产过程中NO_x排放量测量成本高、过程复杂等问题,考虑到机组运行数据具有的时间序列特征,提出一种基于长短期记忆神经网络的软测量方法对NO_x排放量进行预测。在分析NO_x产生机理的基础上,利用来自陕西省榆林市某电厂2019年1月至6月的实际生产数据,初步选取与NO_x排放量紧密相关的20个辅助变量;将数据进行预处理以消除粗大误差和随机误差,并利用灰色关联度分析进一步精选出15个辅助变量;将实际生产数据划分训练集和测试及对LSTM模型进行训练和测试,并将LSTM模型与BP神经网络模型和支持向量机模型的软测量结果比较。结果表明：基于LSTM的测量方法均方误差较基于BP神经网络与SVM的方法均有减小,说明该方法测量准确度较高,泛化能力更强。