两台三绕组变压器并列运行的差动保护

露天矿的采、运、排设备大都为电气设备，保证露天矿设备的安全供电，对露天矿的正常生产非常重要。随着负荷的变化，变电站的运行方式也在不断变化，主变压器的分列和并列运行非常频繁，作为变压器主保护的差动保护也应该及时做出调整。文章对两台三绕组变压器并列运行时的差动保护作了计算分折，以用于指导变电运行工作。     

浅谈增钙粉煤灰在抹灰工程中的应用

本文结合工程实际,讨论了用粉煤灰作抹灰砂浆的掺合料在建筑工程中的应用情况,分析了它的应用条件、优点、使田中应予注意的一系列有关问题及其发展前景。     

地衣芽孢杆菌A.4041耐高温α-淀粉酶色氨酸残基和巯基的化学修饰

用N-溴代琥珀酰亚胺（NBS）和N-乙基丁二酰亚胺（NEM）分别对A．4041α-淀粉酶的主要组分α－Ⅲ的色氨酸（TrP）残基和巯基进行修饰．结果表明，50％的Trp残基被NBS修饰，可使酶活力完全丧失；Ca2+和底物可减少修饰酶的失活；加Ca2+或底物后修饰酶的荧光强度较对照修饰酶有显著提高．表明Trp是催化必需基团，并与结合底物和Ca2+有关．用过量NEM修饰巯基，酶活力改变不大，表明巯基不是酶的催化必需基因，并对酶的热稳定性基本无影响．     

对高锰酸钾测定双氧水含量的分析方法的研究和改进

研究ＫＭｎＯ４和双氧水在酸性条件下的自催化反应动力学，以及反应的诱导期与两种反应物浓度的关系，提出在各种浓度和ＫＭｎＯ４分析Ｈ２Ｏ２含量靠自身催化的分析方法，后的方法，适用浓度范围宽，反应速度快，滴定分析误差小。     

胶韧革菌Gloeostereumincarnatum S.ItoetⅠ mai研究Ⅱ──深层培养

胶韧革菌Gloeostereumincarnatum发酵产物对人体六种细菌具有较强的抑制作用，已做过报道．采用编号为8903菌株对该菌株的最适深层培养条件进行了研究，测定和比较了菌丝和胶韧革菌素的产量．初步试验结果表明，较适宜的条件是（1）培养基：葡萄糖3％、蛋白股0．2％、黄豆饼粉1％、维生素B10．001％、pH6（消前），（2）温度：27℃～28℃，（3）时间约200h（4）每分通气量：30％～50％，（5）搅拌速度：120r／min．当pH值降至4左右，还原糖约1％，氨基氮在20％或更低，约8d可终止发酵．在此条件下，培养液中胶韧革菌素产量可达2．5～3g／L．     

狭叶四照花种子萌发试验

狭叶四照花种子的发芽率较低，在5种种子处理中，用湿沙层积处理的种子萌发率显著高于土壤播种的种子．使用机械损伤种皮的方式未能提高种子的发芽率，其发芽率反而低于未处理的种子．     

大范围粗糙海面上舰船与低空目标电磁散射的区域分解计算

提出了电磁波低掠角入射大范围二维粗糙海面上舰船与低空目标双站电磁散射的有限元区域分解方法. 建立了含共形匹配层吸收边界的区域分解法耦合边界条件,用内视法导出了相应的耦合矩阵. 在PC机上未知数求解能力达到百万数量级,对粗糙海面与目标的散射模拟规模远大于已知的快速数值方法. 该方法不仅大幅度节约内存,在运算速度上亦优于未分区的有限元方法. 数值计算同现有的前后向迭代法、广义前后向迭代法作了一致性验证,实现了大范围粗糙海面上舰船与低空目标的双站散射与海况和目标特征参数关系的数值模拟.     

动态起伏海面上低飞目标电磁散射Doppler频谱的有限元-区域分解法数值模拟

提出了基于有限元-区域分解法(FEM-DDM)的双级准静态方法, 数值模拟分析了二维风驱动态海面上低飞目标的Doppler (DP) 频谱. 快速运动目标的DP模拟需要在极小的时间尺度上进行, 巨大的运算量要求很高的单位时间步长运算速度. 利用频域的FEM-DDM, 海面低飞目标的有限元计算只需在其所属的DDM子区域进行, 而目标与其他子区域海面的相互作用通过DDM耦合矩阵精确描述. 缓变的动态海面则在大的时间尺度上进行模拟, 此时有限元计算遍历所有DDM子区域, 提取海杂波谱. 数值结果首先同前后向迭代法以及现有文献中的海杂波谱做了一致性验证. 接着模拟并分析了不同海况、有无舰船目标的情况下海面上低空飞行目标的时域回波、Doppler频谱及其与目标飞行高度、观测角等特征参数的关系.     

基于MapReduce模型的大数据相似重复记录检测算法

针对大数据来源多、维度高和体量大的特点,提出一种云环境下检测大数据相似重复记录的并行算法MP-SYYT.利用汉语词法分析技术、德尔菲法以及词频-逆向文件频率算法对传统的SimHash算法进行改进,以解决算法中关键词提取速度慢、精度和权重计算精度低的问题;利用倒排索引算法对传统SimHash算法进行优化,以提高其相似重复记录的匹配效率;利用所提MP-SYYT算法在云平台上定义Map函数和Reduce函数,并用MapReduce模型在云环境下实现了大数据相似重复记录的并行检测和直接输出;在Hadoop平台上进行实例分析,以验证MP-SYYT算法的高效性和实用性.     

加强智能科学交叉领域研究

 人类新科技应用发展呈现指数式增长的规律,新技术革命来临的时间间隔越来越短,而每一次新范式的出现都会引发爆发式飞速发展。有人将由数据驱动的科学研究视为是继理论、实验、计算之后的第4种范式、或第4种科学支柱。随着深度学习和人工智能技术的迅速发展,人工智能与大数据紧密联系在一起,人工智能为大数据驱动的研究提供了新的科学基础、思维方式与处理能力。人类社会由信息时代步入智能时代,智能科学是智能时代的基石。