苏轼创作思想的现代梳辨

人们早已普遍认识到苏轼的文学创作给后世寂寞的文人所带来的长时间欣喜，然而，学术界却并未像我们认识苏轼的文学成就一样去正确估价其丰富而深刻的创作思想，他所提供的原创性文艺理论资源也未得到有效利用。这种状况，无论对于苏轼本人抑或对于后世读者，都是不公正的。从现代写作学的角度观察，不难发现，苏轼在其一系列诗词文章特别是与友人的往来书信中，比较系统地提出了他的文艺创作思想。主要包括作家修养论、创作目的论、艺术构思论、文本和谐论、作品风格论。     

纳米二氧化锆制备工艺的研究

实验用氨水作沉淀剂,与氯氧化锆在常温条件下进行液相沉淀反应,制备纳米二氧化锆.实验优化出制备纳米二氧化锆的最佳工艺条件:反应物氨水和氯氧化锆的摩尔比为2:1;分散剂浓度为2g/L;焙烧温度为750℃;氨水浓度0.2mol/L;氯氧化锆浓度0.1mol/L,在此条件下可获得较为分散均匀的纳米二氧化锆.     

计算机工具软件的知识产权与界面结构

对计算机工具软件的概念、知识产权、版权分类、界面结构、基本使用方法及设计方法等进行了论述．工具软件从版权意思上可以分为：公用软件、商业软件、共享软件、免费软件．工具软件一般具有标题栏、菜单栏、快捷按钮(工具)栏、正文操作区、右键快捷菜单栏、状态栏等界面结构．     

金圣叹细读文本的修辞策略--从《金圣叹批本西厢记》看其对莺莺角色的定位

金圣叹批改西厢,有他修辞文本的策略,他视莺莺为完美女性——美貌且知书达礼。为了使莺莺自始至终保持这一形象,金圣叹不惜对原文进行诸多窜改,并加以批语强化他的意图。     

试论外币报表折算方法的选择

作为当今国际会计领域公认的三大难题之一，随着经济全球化的迅猛发展，外币报表折算方法的选择显得越来越重要，这也成为了目前会计理论界和实务界一直探讨的焦点之一。在时态法和现行汇率法的争议中，现行汇率法暂时占据上风，也成为我国企业外币报表折算方法的现行选择。     

大学生学习焦虑心理研究

通过分析大学生学习焦虑心理的成因以及学习焦虑控制问题。论述了大学生学习焦虑心理与学习成绩的关系。     

多片生成元集分形介质层的波反射

该文研究了多片任意生成元集（即更加广义的Ｃａｎｔｏｒ集）分形介质层的垂直入射及斜入射的反射透射谱，给出了这种情况下的一般自相似递推谱算法．这种算法能得到任意级次、任意结构及任意入射角条件下的振幅谱．文中所给出的一类反射谱是一种准周期自相似谱，有望在电子对抗、薄膜光学及光电器件等重要领域获得应用．     

健康与患黑胫病烟株根内AMF多样性和群落结构差异分析

丛枝菌根真菌（arbuscular mycorrhizal fungi,AMF）在烟草生长生理、抗病抗逆等方面具有积极作用.为探明烟株患黑胫病后对根内AMF多样性和群落结构的影响,分别以烟草K326和云烟87健康、感染黑胫病烟株的根部及根际土壤作为研究对象,应用Illumina Miseq高通量测序技术探明烟草根部AMF多样性,采用显微形态观察烟草根内AMF侵染水平和根际土壤孢子密度,并分析土壤理化性质和AMF侵染特征的相关性.高通量测序结果表明在烟草根部共检测出1 655个AMF-OTUs,隶属于1纲4目5科6属,其中,Glomus为云烟87健康烟株根内AMF的优势属,其余样品优势属均为Paraglomus.聚类分析表明两个品种健康烟株根内AMF群落相似性较高,患病植株间根内AMF群落比较类似.侵染结果显示,患病烟株AMF侵染状况与土壤孢子密度均低于健康烟株根际土壤. RDA分析结果表明,全钾是影响AMF孢子密度和侵染状况的主要驱动因子,其次为速效磷和全磷;土壤p H值为烟株根内AMF多样性的主要影响因素,且两者呈负相关;此外,土壤中钾含量对烟草根内AMF群落组成的影响最为明显.研究...     

数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...