论人造瓷砖设计及铺砌的艺术

随着房地产业的飞速发展,人们对于瓷砖的需求也越来越大。人造瓷砖以其高科技、高质量、环保健康的优势占据了主要市场。然而,在高端瓷砖市场,依旧是以传统的天然石瓷砖为主。究其原因,人造瓷砖的美感终究无法与天然石瓷砖相提并论。在TRIZ理论的指导下,可以尝试将人造瓷砖的视觉效果提高到天然石瓷砖的档次。     

浅谈线性代数课程教学内容的模块化整合

本文依据CDIO人才培养理念,对线性代数课程进行模块化整合,将线性代数课程分为基础模块、提高模块和应用模块三大模块,并指出模块化整合的具体方案,适合当下我国培养具有创新性工科人才的客观需要。     

英汉语中“尖”的概念隐喻对比研究

触觉是人类对客观世界感知和理解最重要的方式之一,它在构建我们的抽象概念过程中起着举足轻重的作用。＂尖＂的概念不仅能投射到＂智能、情感、态度＂方面,还能投射到视觉、听觉、嗅觉及味觉域;这一发现从一个方面说明了Sweetser对触觉隐喻投射的归纳不够准确、全面;与英语民族相比,汉民族更充分地利用＂尖＂这一具体概念来理解并扩展出更多的抽象概念。     

机车新型闪烁灯光示警系统的性能实验研究

光信号示警受自然环境、气候、地段等的影响较小,尤其是在夜晚,示警效果高于声信号．新型闪烁示警灯光系统由头灯、一对具有闪烁功能的辅助照明灯组成“三角形”示警形状,并确定了灯碗散角、安装高度和间距等参数．通过实验,对灯光系统的性能进行研究,包括有效性验证、闪烁对司机眼疲劳的影响．结果表明,新型闪烁示警灯光系统的性能良好,兼顾了照明和示警的双重要求．     

转基因食物:美国人究竟吃不吃

近年来,国内舆论一直被一个问题所困惑,作为转基因作物种植第一大国,美国的公众到底吃不吃转基因食品?围绕着这一问题的各种说辞,让消费者无所适从。《科学新闻》经过广泛搜集资料和采访,发现美国人的确在大量食用转基因食品,对于大多数人而言,人们一般也意识不到转基因食物有何特     

利用钛渣制备液体硅钾肥的研究

利用钛渣中二氧化硅粒径小、多孔状结构、化学活性高的特性,在较低温度下与氢氧化钾反应制备液体硅钾肥,实现对钛渣的资源化利用。通过相关实验,研究氢氧化钾用量、反应温度、反应时间等因素对钛渣中二氧化硅反应率的影响,确定了最佳反应参数。结果表明,最佳工艺参数：钛渣∶氢氧化钾∶水=1∶0.7∶1.8,反应温度80℃,反应时间60 min,搅拌机转速80 r/min,钛渣中二氧化硅反应率可达84.31%,制得的液体硅钾肥指标为：K₂O含量15.89%、SiO₂含量22.35%。     

"定时炸弹"何时休

前不久,某化工企业一废弃的厂房内遗留的一个净重700多公斤的液氯钢瓶出现泄漏,经紧急处理才控住了险情,没有引发事故.随后,有关部门对该废弃厂房进行地毯式检查,又发现和处置了3个上世纪90年代遗留、已成为"死瓶"液氯钢瓶.专家称,这些危化品有如"定时炸弹",一定要加强管理,防范未然.     

有意电磁干扰辐照下电子设备响应的∞范数上确界评定方法

为量化表征有意电磁干扰(IEMI)辐照对电子设备的电磁损伤能力,本文围绕IEMI辐照下设备响应波形∞范数的上确界评定,通过构建关于时域波形变量的泛函优化问题,求解了能最大化斜率峰值及冲击峰值两类∞范数的IEMI辐射场波形,获得了范数上确界关于设备电磁耦合效率函数的解析解。研究发现,能最大化斜率峰值、冲击峰值范数的IEMI均为具有宽带脉冲波形特征,且范数上确界分别由耦合效率函数的高频、低频分量强度决定。选取了Vivaldi及对数周期两类超宽带天线作为受扰设备,通过对比分析了不同∞范数目标最优IEMI波形的时、频域特征,验证了范数定界方法具备准确性及全局最优性。研究解决了IEMI辐射波形复杂多变条件下的设备辐射抗扰度量化评估问题,完善了极端条件下的电磁安全评估理论,对于创新IEMI抗扰度试验技术及防护加固技术具有指导意义。     

菠萝蜜嫩茎离体培养的研究

在成龄的菠萝蜜树茎干上取徒长的嫩茎为外植体,研究了菠萝蜜嫩茎离体培养的条件.结果表明:外植体芽萌发的最适培养基为MS 6-BA 2.0 mg.L-1 KT 1.0 mg.L-1 NAA 0.5mg.L-1;暗培养有助于芽的萌发;芽增殖的较适宜培养基为MS 6-BA 2.0 mg.L-1 KT 1.0mg.L-1 NAA 0.1 mg.L-1,连续培养7代后,其芽的平均增殖系数为4.3;本试验中增殖芽的诱导生根较难,还有待进一步地研究.     

An Average Edge Distance Contribution Method for Identifying Influential Nodes in Complex Networks

How to accurately and effectively identify the influential nodes in networks has always been a core issue. In order to evaluate the importance of the nodes, some famous centrality measures have been proposed and widely used. However, the existing methods still exist some shortcomings. In this work, a novel method named average edge distance contribution (AEDC) is proposed to effectively find the influential nodes, which measures the average contribution of each edge to the sum of distances of all node pairs in the network. For each node, we utilize the relative change of AEDC by removing it from the network to determine its influence. For verifying the effectiveness and feasibility of the AEDC method, we simulate the process of disease spreading in four real complex networks with the Susceptible Infected Recovered (SIR) model. The experimental results show that our proposed method is more accurate than several benchmark centrality measures in terms of identifying the influential nodes.