认知邻近性对横向技术标准合作的影响研究

横向技术标准合作的认知邻近性主要表现为目标认知邻近性、投入认知邻近性、过程认知邻近性、关系认知邻近性和收益认知邻近性。认知邻近性对横向技术标准合作的作用方式主要体现在基于竞合关系导向的认知邻近性是横向技术标准合作的基础、理顺竞合关系是横向技术标准合作的关键、形成真正的合作导向项目是横向技术标准合作的核心。正是对竞合关系有了正确的认知,TD-SCDMA产业联盟的合作各方才能够取得较好的合作业绩。     

某钡盐厂钡渣成分研究及渣场污染的综合治理

贵州省重晶石探明储量为全国之冠，该省某钡盐厂碳酸钡年产量，出口量均居世界第一位，但该厂钡渣堆场运行中因岩溶渗漏导致环境污染，在实际调查渣场，污染现状及剖析生产工艺的基础上，从分析测试新，旧渣化学成分，可溶性，物相，物理力学特性力手，提出了如下综合治理措施；改进工艺以控制污染物排放总量；渣场导流，分流以避免降水及污水渗滤；废渣掺石灰碾压以减少废渣的可渗滤性等，成功的以较低的防渗治理工程费用，解决了运行中渣场的渗漏污染问题。     

Protos2-2型卷接机组接烟鼓轮旋转鼓槽运动分析

用Matlab软件分析了Protos2-2型卷接机组接烟鼓轮旋转鼓槽的运动特点，得到了该运动中的一些相关参量之间的关系，通过对接烟过程中鼓槽与蜘蛛手爪的位置关系分析，从理论上验证了机组工作过程中旋转鼓槽不会与蜘蛛手爪运动发生干涉．该分析方法可为接烟鼓轮改进设计提供指导．     

加强中部地区科技文献共享平台运行管理机制建设的思考

分析了中部地区省级科技文献和科学数据共享平台运行管理机制存在的缺陷,提出了完善中部地区省级科技文献和科学数据共享平台运行管理机制的7条对策:加强顶层协调,建立协作机制;开展法规调研,健全共享政策法规体系;完善理事会管理体系,创新平台运营管理模式;规范立项合同内容,实施平台动态全过程管理;健全绩效评估体系,促进平台资源整合利用;设立财政专项补贴,建立平台共享激励机制;制定竞争激励制度,培养平台运行管理人才。     

高等专科纺织材料实验的教学改革与实践

通过纺织材料实验教学改革实践，对比分析了新老两种教学组织方法的优缺点，探讨了实验教学改革的必要性和具体办法措施。改革实践说明，改革后的纺织材料实验教学有利于高工专教学实践环节的加强，有利于学生动手能力和解决实际问题能力的培养。     

在痛苦中爱着，在爱中成长——解读《荆棘鸟》中三位女性形象追求爱情的荆棘之路

小说《荆棘鸟》描述了克利里家族三代人的人生经历和情感历程，塑造了三位坚韧、善良的女性形象。尽管她们在追求爱情的过程中付出了巨大的代价，但是她们与命运的抗争、对爱情和幸福的执著追求却令人慨叹；小说也揭示了生命的意义：在痛苦中爱着，在爱中成长。     

对内河船舶船体强力构件开孔的分析

钢质T型角接结构构成船舶主体的强力构件,分别承受着来自上下左右的内外力,故在强力构件上元论开口或开孔、是否在开口或开孔处需要加强,在钢质船舶制造规范均有明确规定.这些条文、规定及说明,目的主要是确保开孔后钢质T型角接结构梁的作用和强度,使船舶使用年限延长,经济效益增长.     

镁基脱硫剂与铁水炉外脱硫

介绍几种镁基脱硫剂的制务圾镁基脱硫技术的与应用现状，期望有助于我国镁基脱硫技术的提高。     

提高抽油机井系统效率技术及应用

以河南油田为例,从地面和井下两方面分析了影响抽油机井系统效率的因素,提出了提高系统效率的技术措施。     

Metabonomic analysis of hepatitis B virus-induced liver failure： identification of potential diagnostic biomarkers by fuzzy support vector machine

Hepatitis B virus （HBV）-induced liver failure is an emergent liver disease leading to high mortality. The severity of liver failure may be reflected by the profile of some metabolites. This study assessed the potential of using metabolites as biomarkers for liver failure by identifying metabolites with good discriminative performance for its phenotype. The serum samples from 24 HBV-indueed liver failure patients and 23 healthy volunteers were collected and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry （GC-MS） to generate metabolite profiles. The 24 patients were further grouped into two classes according to the severity of liver failure. Twenty-five eommensal peaks in all metabolite profiles were extracted, and the relative area values of these peaks were used as features for each sample. Three algorithms, F-test, k-nearest neighbor （KNN） and fuzzy support vector machine （FSVM） combined with exhaustive search （ES）, were employed to identify a subset of metabolites （biomarkers） that best predict liver failure. Based on the achieved experimental dataset, 93.62% predictive accuracy by 6 features was selected with FSVM-ES and three key metabolites, glyeerie acid, cis-aeonitie acid and citric acid, are identified as potential diagnostic biomarkers.