410S铁素体不锈钢的静态再结晶行为

通过不同温度-时间的再结晶实验,研究热轧态铁素体不锈钢410S的再结晶行为.结果表明,对于竹节状铁素体+马氏体(质量分数约30%)的410S热轧态变形组织,为防止马氏体的再度出现以及加快再结晶过程的综合考虑,其最佳再结晶退火温度为780~800℃.在此温度下所发生的再结晶,均有一个2~5 h的孕育期,当再结晶体积分数达到50%时,结晶速度达到最大.与试样内部相比,热轧态410S板材的再结晶晶粒更易于在表面形成.经过再结晶的410S硬度从初始的86.5 HRB下降到66.5 HRB,硬度降低25%.     

系统性健康教育对老年2型糖尿病患者医疗费用的影响

目的:探讨系统性健康教育对降低老年2型糖尿病患者医疗费用的影响。方法:采用自行设计的问卷调查表,对108例老年2型糖尿病患者系统性健康教育干预前后的效果观察。结果:系统性健康教育提高了老年糖尿病患者的自我管理能力,血糖、血压等指标控制更好,年平均费用由4188.08元减少到3458.97元。结论:系统性健康教育降低医疗费用的支出,有效减少并发症发生,提高了老年糖尿病患者的自我管理能力,更好地控制血糖、血压、血脂以及糖化血红蛋白等指标。     

拟南芥花粉表面蛋白基因T-DNA插入突变体的鉴定

花粉表面蛋白质（Pollen coat proteins,PCPs）是一类在被子植物进行繁殖生长过程中起着重要作用的蛋白质．它们参与了花粉与柱头的识别、黏附、水合等过程,直接影响花粉的萌发能力．根据已经建立的拟南芥花粉表面蛋白数据库中的信息,从关国拟南芥生物资源中心购买了有T—DNA插入的SALK株系种子,并对这些株系进行了T—DNA插入位点的鉴定,实验结果为进一步研究花粉表面蛋白质奠定了基础．     

甲基乙二醛诱导牙周膜成纤维细胞基因表达与分析

运用基因芯片研究甲基乙二醛诱导人牙周膜成纤维细胞基因表达谱的变化。原代培养人牙周膜成纤维细胞,诱导组以终质量浓度为0.1 g/L的甲基乙二醛刺激培养细胞,对照组不含甲基乙二醛。24 h后收获细胞,提取mRNA,逆转录cDNA时用Cy3和Cy5荧光染料标记,制备成cDNA探针,与表达谱芯片进行杂交、扫描和分析。芯片检测结果用实时定量聚合酶链反应验证和生物信息学分析。结果共有18条基因显著差异表达,其中上调基因有11条,下调基因有7条,差异性表达的基因按功能可分为程序性细胞死亡、信号转导、细胞因子、代谢酶类、载体蛋白和未知基因等。与程序性细胞死亡、信号转导和细胞因子相关基因的差异表达可能是甲基乙二醛通过线粒体信号通路,诱导人牙周膜成纤维程序性细胞死亡,破坏牙周组织增生,从而导致牙周病发生的机制。     

基于MULTISIM11的多路抢答器控制电路的设计与仿真

论文主要对多路抢答器的控制电路进行设计,并在MULTISIM11环境中进行仿真分析,通过仿真说明该电路具有控制功能。     

关于本科电气专业电工技能实训课程的教学探索

电工技能实训课程是一门培养学生的动手操作能力和创新能力的实践课。如何提高实训教学的效果,解决理论教学与实训教学相脱节的情况,是实训教学需要解决的首要问题.针对实训教学过程中存在的问题,如何搞好电工技能实训教学,以培养出适应社会需要的合格人才,以下我从实训室建设、教师讲授、学生操作等方面进行分析。     

Euler方程与Navier-Stokes方程解的全局存在性研究

研究了Euler方程及Navier-Stokes方程,通过讨论方程中压力项p与速度场u之间的关系,在一些温和的假设下,利用Sobolev不等式及Gagliargo-Nirenberg不等式,得到了在Sobolev空间中Euler方程解的全局存在性以及Navier-Stokes方程在小初值情形下的解的全局存在性的一些结果.     

图书馆读者服务工作之我见

介绍了图书馆的现状,阐述了新时期读者服务中思想观念的变革,提出了做好图书馆读者服务工作的途径。     

集装箱班轮市场逆势造船的博弈分析

当前集装箱班轮运输市场处于极度萧条之中,集装箱班轮公司却逆势造船.采用完美信息静态博弈模型和完全信息静态模型分析上述经济现象,认为:寡头在追求市场份额时,造船是其占优策略;在短期内市场由萧条进入繁荣的概率必须大于50%以上,寡头才能获得短期利润,其利润期望值才大于零     

一种改进的深度网络残差学习的图像降噪方法

近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下：1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%～138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高.