金汤桥开启系统的复原与改进

介绍了天津金汤桥活动跨开启系统的原貌、原状以及原缺陷，阐述了复原手动和电动开启系统的原则，并介绍了平转式开启桥的原理及构成．通过反复探索与研究，成功地复原了金汤桥活动跨手动和电动开启系统．提出了平转式活动跨机械传动系统的回转中心、活动跨的回转中心，以及桥墩中心的设计基准与安装基准必须服从三者同一性原理，并解决了这一平转式开启桥的难题．实践证明，复原后的活动跨开启系统安全、可靠、平稳、灵活．     

一类优美有向图的充要条件

研究了由恰有一个公共顶点的有向回路→／Ｃｍ和→／Ｃｎ（ｍ，ｎ≥３）组成的有向图→／Ｗｍ，ｎ的优美性，给出了→／Ｗｍ，ｎ是优美有向图的充要条件。     

论中美关系中的美国国会因素

由于宪法机制上的含糊性,美国历史上存在对外政策上的“府会”之争。冷战结束以来,国会实现了一种在对外政策上的“复兴”。伴随这一历史背景,国会在美国对华决策机制中所起的作用越来越大。从历史线索整理当代中美关系发展史上国会在不同时期对中美关系的影响,可以概括出美国国会在中美关系中的主要地位作用,进而得出影响美国国会对华政策的关键性原因:国会内部微观因素和外部制约因素。在此基础上,可以预测美国国会对中美关系进一步发挥影响的可能趋势,进而提出中国政府做国会工作的几点对策。     

《电子线路CAD-PROTEL》课程的教学探讨

PROTEL在当前的电子类企业和单位有着广泛的应用,因此在教学的过程中应该以"实践为主,重在应用"为原则,着重培养学生的应用能力.     

鲁北地区商周时期的海盐业

采用XRD和XRF分析测试方法，研究了山东省渤海湾地区滨州市阳信县李屋遗址和寿光市大荒北央遗址出土的商代晚期的陶器——盔形器及附着土壤．样品的Na元素和Cl元素XRF分析结果表明：李屋遗址和大荒北央遗址出土的盔形器的含盐量明显高于其他样品，显示这二地的盔形器与早期海盐生产有关．李屋遗址出土的盔形器表面附着土样用去离子水过滤后，滤液结晶体的XRD分析结果，进一步表明该盔形器是商周时期渤海湾地区海盐生产的器物．大荒北央遗址出土的盔形器的内壁沉淀物与长江三峡中坝遗址出土的花边陶釜的内壁沉淀物具有基本相同的物相，这进一步表明其与海盐生产有关．     

路径测试设计用例的设计与分析

探讨了组合数学法和BRO策略法两种不同的设计测试用例的方法在路径测试中的应用。     

健康第一原则与学校体育教育改革的思考

学校体育立“素质教育”,树“健康第一”的指导思想是新时期学校体育发展的必然走向。但学校体育的健康教育还停留于形式上,还没有完全从原有的模式跳出来。学校体育改革就是要我们去做一种与以往不同但却可以达到以增进健康为主要目的的体育活动。从大众体育健康的角度,忽视或不要去刻意追求过去那种生理“波峰”的传统模式。     

斜拉桥钢索的振动与张力问题

本文用弦振动理论分析了斜拉桥钢索的简谐振动和强迫振动，结合对钢索在常温下振动频率的测量，计算了常温某一温度的张力．采用线性插值由该张力值推算出其它气温下钢索的张力，并与实际的测量结果作了比较．     

健康与患黑胫病烟株根内AMF多样性和群落结构差异分析

丛枝菌根真菌（arbuscular mycorrhizal fungi,AMF）在烟草生长生理、抗病抗逆等方面具有积极作用.为探明烟株患黑胫病后对根内AMF多样性和群落结构的影响,分别以烟草K326和云烟87健康、感染黑胫病烟株的根部及根际土壤作为研究对象,应用Illumina Miseq高通量测序技术探明烟草根部AMF多样性,采用显微形态观察烟草根内AMF侵染水平和根际土壤孢子密度,并分析土壤理化性质和AMF侵染特征的相关性.高通量测序结果表明在烟草根部共检测出1 655个AMF-OTUs,隶属于1纲4目5科6属,其中,Glomus为云烟87健康烟株根内AMF的优势属,其余样品优势属均为Paraglomus.聚类分析表明两个品种健康烟株根内AMF群落相似性较高,患病植株间根内AMF群落比较类似.侵染结果显示,患病烟株AMF侵染状况与土壤孢子密度均低于健康烟株根际土壤. RDA分析结果表明,全钾是影响AMF孢子密度和侵染状况的主要驱动因子,其次为速效磷和全磷;土壤p H值为烟株根内AMF多样性的主要影响因素,且两者呈负相关;此外,土壤中钾含量对烟草根内AMF群落组成的影响最为明显.研究...     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.