西部城市发展对罗马帝国的重要影响

罗马帝国时期西部城市发展对帝国的稳定与发展产生了重要影响。第一,带动了罗马帝国经济的发展与繁荣;第二,扩大了统治者的阶级基础;第三,使帝国呈现统一性局面。     

素质教育在剑桥商务英语教学中的应用

在高等教育中，素质教育已经成为中国教育改革和人才培养的指导思想。只有重视素质教育，使科学教育与素质教育整合，才能培养出高科技与高素质相结合的专门人才服务于社会。剑桥商务英语教学中应用素质教育极大的提高了教学效果。通过应用素质教育，培养学生在掌握商务英语基本概念和词汇的基础上，提高学生解决实际商务问题的能力，引导他们全面地、辩证地思考问题，引导他们把书本知识和社会实践联系起来，重视实际斗争经验。     

高等院校教材管理信息系统的分析与设计实现

主要论述了我们为高等院校教材管理所开发的一套计算机管理信息系统的设计思想与实现方法,由于本系统具有使用方便、操作简单,安全稳定,工作流程清晰合理,并与用户熟悉的工作方式相一致,用户无需专业培训即可使用该系统进行工作等特点,因此,深受用户的欢迎。     

识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．     

偏硼酸钠与镁和氢反应的硼氢化钠生成

高的氢压和反应温度有利于片硼酸钠与镁和氢反应生成硼氢化钠，但温度接近镁的熔点时不利于硼氢化钠的生成。在反应物中添加铁、镍和钴将加速硼氢化钠的生成，而铜的加入却阻碍硼氢化钠的生成。     

新型纳米纤维膜对地下水中重金属的过滤去除研究

采用扫描电镜表征了氯化聚氯乙烯静电纺丝纳米纤维膜的微观结构特征,并进行了去除地下水中铜、铅、镉等重金属阳离子的过滤试验,包括直接过滤、加土壤过滤、加硅藻土过滤和胶束强化过滤。结果表明,最佳的过滤工艺是胶束强化过滤,其最佳试验条件是10层膜过滤和5mmol/L的SDBS浓度,对铜、铅、镉的去除率分别超过73%,82%和91%。     

基于正六边形线阵CCD探测器的周视场目标探测系统

提出了一种基于正六边形线阵CCD探测器的运动目标探测系统.系统不仅可以实现360°范围内环形视场探测,还可以实时显示运动目标的位置及角速度信息,达到搜索跟踪的目的.在硬件设计方面,提出并实现了基于CPLD和AVR的电路方案.在算法设计方面,设计了适于周视场运动目标探测算法.     

121例儿童钩突变异螺旋CT表现与鼻旁窦炎症的相关性

目的:探讨儿童鼻旁窦炎症与钩突解剖变异的相关关系.方法:对121例2～13岁儿童进行高分辨率螺旋CT容积扫描及多平面重建,测量钩突偏曲角度并与鼻窦炎症进行二项式logistic相关回归分析.结果:儿童鼻窦钩突形状、附着形式及角度变异较大,且随窦腔浑浊度不同导致测量角度有较大变化,并与鼻窦炎症无显著统计学关联.结论:儿童钩突形状及测量偏曲角度存在变异较大的特点,除钩突角度特别接近水平外,与鼻窦炎症不存在明显相关性.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.