对人生与艺术的执着追求──胡风诗论初探

胡风是我国现代文学史上著名的诗人、文艺理论家。他的诗论是文艺思想的重要组成部分。他对诗的特质,对诗与时代、生活和情感的关系,对诗的风格等方面的见解主张,都充分表现出对人生与艺术的执着追求。不仅对当时新诗的健康成长,而且对今天诗歌以至整个文艺的发展繁荣,均具有不容忽视的重要意义。     

阔叶材和阔叶材刨花板的天然耐腐力

<正>本研究用两种腐朽菌:变色多孔菌和褶孔菌对生长在美国南方松林区的九种阔叶材和用它们制造的刨花板进行了腐朽试验。试验结果表明:所有试验的九种阔叶材和用它们制造的刨花板对变色多孔菌的抵抗力都比对褶孔菌的抵抗力大得多,白栎木材对两种腐朽菌的抵抗力最大,但由它制得的刨花板的抗腐力却不是最大,而是由美国白蜡树材制得的刨花板的抗腐力最大。由美洲榆和弗吉尼亚木兰木材制得的刨花板抗腐力最小。     

供应链金融风险评估研究综述——基于知识图谱技术

供应链金融作为一种面向供应链上所有成员企业的系统性金融服务,重在解决中小微企业融资难、融资贵问题.但长期以来相关参与主体信息不对称问题导致其风险频发,特别是风险评估技术相对滞后,使得供应链金融难以得到有效推广.因此,供应链金融风险评估成为业界亟需解决和学界广泛研究的热点问题.本文主要从供应链金融风险评估相关文献着手,通过知识图谱技术从152篇中文文献和61篇英文文献中提取知识,并进行可视化分析.一方面探究了供应链金融风险评估的研究现状,发现现有研究存在研究视角片面、研究对象单一、研究数据样本小、研究模型性能和可解释性不足等问题;另一方面展望供应链金融风险评估的研究趋势,主要包括以下问题有待深入探究:如何多渠道采集结构化、半结构化和非结构化数据,并对其进行有效整合,以及实现隐私数据的信息安全共享.如何从互联网经济活动所产生的海量数据中挖掘供应链金融风险关联知识,并从中提取风险特征,以此建立高维度、细粒度的供应链金融风险评估指标体系.如何运用深度学习方法来提升供应链金融风险评估模型的整体性能,并通过解析风险特征的重要性和边际效应来确保模型的可解释性.     

在建浮式生产储油船非完整状态下起浮坐墩的可行性分析

以实际工程项目为例,全面考虑浮式生产储卸油装置（FPSO）未完工情况下的建造状态,结合以往经验,制定起浮坐墩各阶段实施方案,并采用有限元分析软件,分析FPSO在不同工况下的应力和变形,研究其在非完整状态下起浮坐墩的可行性。     

基于车辆限制的可重复运输路径优化研究

路径优化问题过多关注行驶路程的做法,会造成多余车辆的使用,车辆的空载率过高,从而使整个运输成本过高。以车辆使用数量和行驶里程为目标,建立了各任务点允许多辆车经过的可重复运输的数学模型。在最少车辆的约束下,通过改进启发式节约算法来解决路径优化问题。最后通过算例进一步证明了该算法的可行性。     

序列比较分析揭示水稻Pms1区段基因组的快速进化

以前的研究将水稻光敏核不育位点Pms1定位在第7染色体上.本研究对来源于定位亲本(明恢63和农垦58)的两个BAC克隆进行比较测序,以鉴定Pms1的候选基因;并通过对两个克隆的注释和比较得到5个候选基因,以进行进一步的功能检验.将这两个亲本的基因组序列与公共数据库里的日本晴和93-11比较分析,结果显示,该区段4个亲本在序列组成上存在巨大差异,这种差异主要归咎于活性反转座成分造成的基因组新近增长和变异;亚种内和亚种间以Indel或者SNP的形式存在高度的多态性.利用反转座成分的两个长末端重复进行分析发现,它们的替换速率比已有的报道要高得多.该结果证明,在自然和人工选择的共同作用下,Pms1区段正处于快速的基因组进化过程中.     

细胞周期蛋白质依赖性激酶CDK2多克隆抗体的制备和鉴定

我们采用PCR技术合成编码CDK2肽段的基因,将其置于谷胱甘肽转移酶（GST）编码基因的下游,在IPTG诱导下,于E．coli中诱导表达了GST-CDK2肽融合蛋白质,以此融合蛋白质作为免疫原免疫家兔制备抗CDK2的多克隆抗体,经Western Blot检测证明：该抗体能够特异地识别CDK2蛋白质,可作为CDK2的特异性检测抗体,用于研究细胞周期和细胞凋亡进程中CDK2的作用．     

基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计

排队长度是信号交叉口最重要的性能指标之一,也是信号交叉口配时优化的关键参数。对于一些偏僻的路口或者固定检测器损坏的交叉口,由于无法获取准确的排队长度信息而无法了解交叉口的实时状态。针对以上情况,提出通过浮动车轨迹数据来估计信号交叉口的排队长度,通过对轨迹数据的分析,建立了基于浮动车集群队列的排队长度估计模型,利用排队长度估计模型可以实现交叉口排队长度的估计。通过SUMO仿真获取早高峰、晚高峰、平峰流量下输入下的浮动车轨迹数据,分别采用早高峰、晚高峰、平峰流量下时间间隔为2、4、6、8、10 s和渗透率为5%、10%、15%的数据集对模型进行验证。验证结果表明,所建立的模型可以较为准确地估计交叉口的排队长度。与相关方法的对比结果表明,在早高峰流量下和晚高峰流量下,所建立的模型误差更低,不同的时间间隔和渗透率下比不考虑集群车队的精准度平均提高约12%,即使在平峰流量、时间间隔大、低渗透率场景下,所建立的模型估计的排队长度误差仍在可接受范围内。相关的研究成果将为交叉口的交通状态评估以及信号配时优化提供支撑。     

双亲三嵌段共聚物在溶液中自组装形态的模拟

利用模拟退火方法模拟了对称的双亲三嵌段共聚物在溶液中的自组装过程．研究了溶剂和聚合物之间的相互作用对处于溶液中的三嵌段共聚物聚集体形态的影响;同时,对比了不同结构(ABA和BAB)三嵌段共聚物的自组装形态．模拟结果表明随着溶剂和疏水嵌段(B段)之间的相互作用(ε_(BS))的增加,共聚物自组装形态依次为球状、短柱状、柱状、短柱状、洋葱状．当溶剂和亲水嵌段(A段)之间的相互作用(ε_(AS))由-0．2变为0．0时,在较小的ε_(BS)值下出现上述胶束形态的转变．同时由模拟结果表明,与ABA相比,三嵌段共聚物BAB在较小的ε_(BS)值处出现上述胶束形态转变．     

模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法

针对骨折发生随机、相互接触碎骨的边界分割困难、小碎骨丢失导致碎骨拼接困难的问题,提出一种基于模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法.首先利用神经网络训练初步提取碎骨外表面,并计算碎骨与模板外表面特征;然后基于特征对每个碎骨外表面与骨骼模板进行匹配;最后根据碎骨与模板间的距离和碎骨表面曲率信息确定断裂边界,实现碎骨修复拼接...