高校图书馆的读者服务工作

读者服务工作是高校图书馆的中心工作。从加强服务意识,提高服务质量,建设一支高素质的馆员队伍等方面论述了高校图书馆的读者服务工作。     

谈谈创业型技术创新

创业型技术创新是一种创业和技术创新结合的技术创新类型。和既有企业的技术创新及非技术含量的创业比较,创业型技术创新呈现了较高的技术含量、更高的风险性、技术和资本联姻更紧密、需要更多的社会条件支撑等特点;在创业型技术创新过程中,技术原核经历了构思和雏样的形成、孵化、生产性开发、市场推广、持续发展中的再创业等一系列过程,实现了生产要素的新组合,诞生出一个新企业,同时创业者完成了从发明家到企业家的角色蜕变。     

浅析旧沥青路面的再生利用

文章介绍了旧沥青路面的铣刨、就地冷再生、厂拌冷再生的施工程序及注意事项.     

分数维环式单向耦合Lorenz系统的同步

主要采用分数维方法,基于Lalace变换,对环式单向耦合的3个Lorenz混沌系统的同步进行了研究,并对取得的结果作了相关数值模拟,模拟结果证实我们取得的成果的正确性和有效性.     

改进的微粒群算法模拟动物的群体觅食行为

以改进的微粒群算法为工具,试图建立能更加准确反映实际动物觅食行为的模型,并对其进行仿真研究.从食物的分布、微粒对周围同伴的感知范围及微粒的综合感知能力等方面对原有的模型进行了改进.仿真结果表明改进了的模型能够更好地表现动物的群体觅食行为,并且更加真实自然地反应生态现象.     

E2F3基因原核表达载体的构建

为研究E2F3转录因子的结构、功能及其与肿瘤发生的联系,从人组织中克隆E2F3基因,通过巢氏PCR和桥联PCR成功构建了E2F3的原核表达载体,实现了对E2F3基因的原核表达,并用Western检测了重组蛋白。研究中发现E2F3cDNA编码序列中含有一段富含GC的区域,该区域对E2F3基因的PCR扩增影响很大。     

供应链期权合同分类综述

由于市场需求的不确定性,零售商的订购策略和供应商的供给策略都将面临较大的风险;设计一种能够让双方共同承担风险的策略是理论界和实业界的一个难题,而期权因其弹性被学者们所青睐,期权合同是实现供应链协调、抵御风险和共享收益的一种形式;文章介绍了供应链期权合同的重要性,并对供应链期权合同进行了简单的分类,在此基础上进行综述研究,最后提出了供应链期权合同未来的研究方向.     

考虑关键性的多约束下辐射干扰对消装备随舰备件配置优化方法

可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。     

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值的山东省月太阳辐射再估算

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法构建了山东省各地的月太阳辐射估算方法,并利用山东省3个国家站（济南、莒县和福山）和菏泽、聊城、淄博及青岛的辐射观测数据验证了估算方法的准确性。首先利用山东省3个国家站1992年—2015年的辐射与日照百分率观测数据,采用最小二乘法拟合得到不同月份Angstrom-Prescott模型系数并以2016年观测数据验证。其次,分别使用不同空间插值法对菏泽、聊城、淄博和青岛进行太阳辐射估算并根据结果选择最优空间插值法。最后,将该方法与其他文献方法进行对比分析。2016年国家站的月太阳辐射估算结果显示其月平均σMRE约为3.5%,σ_RMSE在17 MJ/m²~24 MJ/m²,因此该A-P系数具有较高的准确性。在菏泽、聊城、淄博及青岛4站的估算中选定误差最小(σ_MRE约为7.22%,σ_RMSE约16 MJ/m²~69 MJ/m²)的最小曲率法作为最优空间插值法。与其他文献方法对比的结果表明,基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法估算月太阳辐射准确度较高,可应用于其他区域月太阳辐射的估算。     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.