学报青年编辑心理素质的表现及培养途径

作为一个职业编辑或有志于学报编辑工作的同志，有必要读读《中国编辑史》一书，目的是为了了解一下我国编辑工作的历史。创新总是以前人的经验和成果为基础。我们研究中国编辑史的目的是为了吸收前人的经验和教训，并从中获取某种启示，从而做好自己的本职工作。从前人典型事例以及自己的工作实践两方面探讨了学报青年编辑的良好心理素质的表现以及培养途径。     

基于单片机的电动机监控系统

本文用单片机实现电动机的电流、电压、功率等参数的检测，同时把所检测到的参数显示在液晶显示屏上(LCD)，根据检测到的参数，实现故障诊断，达到实时监控电动机的运行状况的目的。     

水稻苯达松敏感致死基因的RAPD标记的克隆及测序

用3S Spin DNA Agarose Gel Purification Kit试剂盒将与水稻苯达松敏感致死基因相连锁的RAPD遗传标记S20—420和S316—600回收纯化，连接于pGEM—T载体并克隆测序，得到了S20—420和S316—600的全序列，其长度分别为423bp、606bp．将两端序列设计特异PCR扩增引物可用于检测水稻苯达松敏感致死基因和标记辅助育种．     

《工厂供电》教学改革的实践与探索

总结了几年来在自动化专业《工厂供电》课程的教学、实习、设计等教学环节中进行的教学改革实践体会,指出理论教学与工程实践相结合是提高教学质量、培养高级实用型人才的有效途径。为此在教学中,要合理安排《工厂供电》的各个教学环节,课堂教学要注重理论联系实际,要强化课程设计的工程化训练,要结合工程实际搞好毕业设计。     

基于新型轴对称无网格方法的水下爆炸冲击波和气泡运动数值模拟

采用无网格光滑粒子流体动力学（smooth particle hydrodynamics,SPH）方法,结合粒子体积自适应技术（volume adaptive scheme, VAS）构建高精度、高效率的新型轴对称SPH模型,实现水下爆炸冲击波和气泡运动模拟。在冲击波传播阶段,通过与经验公式及文献理论值对比,验证了该轴对称SPH模型的精度。针对气泡脉动模拟,选取典型的双气泡耦合问题,分析气泡形态和压力载荷的力学特性,讨论了两气泡之间的距离参数对气泡相互作用过程的影响。结果表明,该新型轴对称SPH模型可实现水下爆炸过程压力载荷和气泡形态演化的精确预报。     

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.     

CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱轴压试验

以钢管壁厚、钢管屈服强度、碳纤维增强聚合物(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)层数和位置、混凝土强度等为研究参数,进行19根CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱的轴压试验,分析试件破坏模式、荷载-应变曲线、结构承载力等,并讨论现有算法对承载力计算的适用性.研究结果表明：内外壁CFRP与钢管的组合对核心混凝土有良好的复合约束作用,可大幅提高结构承载力;钢管内外壁张贴CFRP后,其结构破坏模式由剪切破坏变为腰鼓破坏;钢管最先开始屈服,CFRP层数决定纤维布的断裂宽度和分布;荷载-应变曲线在强化阶段呈明显线性上升特性,二次刚度由CFRP层数决定;与外壁张贴CFRP试件相比,内壁张贴CFRP试件的结构承载力更大.     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

基于脑涨落图和抑郁评分系统评价中医综合治疗抑郁症的疗效

以DEP患者作为研究对象,利用脑涨落图仪（EFG）的客观检查方法及DEP现代医学评分系统,评价解郁合欢汤+五行音乐疗法的中医综合治疗方式对DEP的疗效。指标包括EFG检测大脑神经递质相对功率值、汉密尔顿抑郁量表（HAMD）以及蒙哥马利抑郁评定量表（MADRS）。EFG结果显示,患者治疗后脑内γ-氨基丁酸的相对功率值较治疗前显著降低（P<0.001）,去甲肾上腺素（P<0.001）、多巴胺相对功率值（P<0.001）较治疗前显著提高,患者治疗后的HAMD(P<0.001)、MADRS(P<0.001)较治疗前显著降低。说明中医综合疗法对DEP的疗效确切,可通过对大脑神经递质的调节作用而发挥抗抑郁疗效。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。