21世纪医学主要进展的预测--以人类后基因组研究为主要特征的医学革命时代

21世纪将是生命科学取得革命性飞跃性进展的时代,同时也是医学上取得伟大进展的时代.这个时代是以功能基因组即后基因组时代为主要特征而发展的,作者从21世纪人类功能基因组将取得的进展;治疗着眼于基因水平;诊断学上的革命;基因治疗将取得的成功;未来医学将把保健、预防、治疗、康复视为整体加以安排;新型有效药物将大量涌现;中医药将取得现代化的发展;人体报废的组织及器官的修复和更替置换;老年人疾病的预防、治疗和寿命的延长以及其它有关问题等十个方面预测了21世纪医药学发展的方方面面,为未来医药学发展提供了轮廓,指明了方向.     

图式理论及其教学意义

图式理论是认知心理学研究的一个重要方面。不同时期的心理学家从不同角度和侧面对图式理论进行了深入探索，本文对此进行了评析，同时剖析了现代图式理论的内涵、功能、习得以及图式理论的教学意义。     

利用网络、多媒体手段建构高级英语教学模式

着重研究、分析如何利用网络等多媒体手段进行综合英语的课件制作和教学，并通过调查分析说明根据教学实际，在建构主义理论指导下利用网络等多媒体手段进行综合英语教学有利于培养出兼备语言能力和言语能力的人才。     

概论与原理:两种不同的文学理论教学观

文学理论究竟应该叫“文学概论”还是叫“文学原理”，不仅是简单的概念辨析，而且历来成为主宰文学理论教学的两种不同观念。本文旨在探讨在这两种不同的教学观的指导下，文学理论教学显示出不同的追求和效果。     

试论网络环境下英语专业阅读教学的可行性

现代教育技术的飞速发展促使我们紧跟时代的需要，利用网络进行英语阅读教学，以提高学生自身的英语语言运用能力。那么，网络教育是否能突破传统的单一英语阅读教学模式，走出一条适合现代教育理论的英语阅读教学模式?本文论证了网络环境下进行英语专业阅读教学的可行性及优越性。     

聚合物不可入孔隙体积影响因素研究

采用双段塞法分析了部分水解聚丙烯酰胺 (HPAM)的相对分子质量、岩心孔隙分布、温度及矿化度对聚合物的不可入孔隙体积 (VIP)的影响规律。分析结果表明 ,VIP随HPAM的相对分子质量的增大而增大 ;VIP随着岩心平均孔隙半径增大、温度升高、矿化度增加而减小。在不断变化的地层条件下 ,HPAM的VIP可能出现高值的现象 ,这将严重影响聚合物驱的波及系数 ,从而使聚合物驱的原油采收率降低。     

一种新型的光纤曲率传感器

开发了一种新型的埋入式光纤曲率传感器 ,以结构的曲率变形对传感器的输出光强实现强度调制 .对传感器的静态和动态特性作了分析 ,提出了该传感器的传感机理 ,对传感器的结构作了改进 .将此传感器埋入树脂基复合材料板内部 ,测量板的弯曲变形 .可利用此曲率传感器组成准分布式传感系统检测智能结构的形状变化 .     

《大数据百科全书》术语特点及收录与处理原则

大数据发展日新月异,新的应用需求和实践问题层出不穷,社会各界越来越重视大数据的基础研究。百科全书作为知识门类的概述性著作,是开展和推动基础研究的重要载体。作为大数据知识传播的工具,《大数据百科全书》不仅要有实用与新颖兼备的知识内容,并且还应具备准确严谨与通畅易懂的专业化语言文字表达。其中,术语是《大数据百科全书》不可或缺的有机组成部分,文章总结大数据领域的术语特点,并以此提出《大数据百科全书》术语方面的收录和处理原则。     

Google浏览器如何经营中国市场——百度、UC、360、QQ浏览器为什么让人感觉比Chrome好

Google浏览器技术具有创新性,不仅满足了Google的企业的发展需求,也符合广大用户的信息要求,但是如何进入中国市场,是个值得深思的问题。     

Secure Two-Party Distance Computation Protocol Based on Privacy Homomorphism and Scalar Product in Wireless Sensor Networks

Numerous privacy-preserving issues have emerged along with the fast development of the Internet of Things. In addressing privacy protection problems in Wireless Sensor Networks(WSN), secure multi-party computation is considered vital, where obtaining the Euclidian distance between two nodes with no disclosure of either side’s secrets has become the focus of location-privacy-related applications. This paper proposes a novel Privacy-Preserving Scalar Product Protocol(PPSPP) for wireless sensor networks. Based on PPSPP, we then propose a Homomorphic-Encryption-based Euclidean Distance Protocol(HEEDP) without third parties. This protocol can achieve secure distance computation between two sensor nodes. Correctness proofs of PPSPP and HEEDP are provided, followed by security validation and analysis. Performance evaluations via comparisons among similar protocols demonstrate that HEEDP is superior; it is most efficient in terms of both communication and computation on a wide range of data types, especially in wireless sensor networks.