虾夷扇贝的摄食生理及其在獐子岛海域的群体滤水能力

为了獐子岛海域虾夷扇贝养殖容量评估模型的建立,采用模拟现场流水系统和生物沉积方法测定了不同规格虾夷扇贝在不同季节的滤水率（CR）、摄食率和吸收效率,并探讨了温度与滤水率的关系.通过断面生物量调查,获得该海域虾夷扇贝的壳高频率分布情况.结果显示,5月份虾夷扇贝的滤水率最大.其它3个月份虾夷扇贝的滤水率差异不显著,10月份的吸收效率最低.温度（T）与滤水率（CR）呈抛物线的关系,在本实验的条件下,虾夷扇贝摄食的最适温度为10 ℃.滤水率与壳高呈典型的幂函数关系.根据滤水率与壳高的关系、獐子岛海域养殖虾夷扇贝的壳高频率分布情况以及总生物量,推算出不同月份的群体滤水能力,结合獐子岛的潮差、水面面积等数据,计算出其在该海域的食物限制性指标--清滤效率.结果显示:目前獐子岛养殖虾夷扇贝的清滤效率平均为0.054<1,虾夷扇贝的养殖量低于养殖容量,在养殖密度和规模上,尚有很大的发展空间.     

基于灰色理论的设备状态预测

针对一般GM(1,1)多步预测方法的不足,提出了一种基于代谢递补GM(1,1)的状态预测方法.该方法首先对原始信号进行预处理,再通过递补思想进行多步预测,然后利用更新数据进行代谢预测,最后计算设备状态的预测值与真实值误差,根据预测值的趋势判断设备的未来状态.实例分析结果表明,该方法所需数据样本少且数据训练时间短,后八步的预测精度可满足工程精度,能有效地应用于设备的中长期在线状态预测.     

大学生依恋的内隐和外显研究

以反应时实验和父母同伴依恋量表的方式，分别测量大学生的内隐和外显依恋现状。目的：揭示大学生的内隐和外显依恋结构是否分离。结果：在内隐依恋的信任和沟通因子上，对同伴的反应时小于对母亲和父亲的反应时；在内隐依恋的疏离因子上，对母亲的反应时小于对同伴和父亲的反应时。依恋内隐实验中的父亲信任和沟通因子呈现了显著的性别差异。在外...     

面向教师的新版美国国家教育技术标准及启示

根据2008年7月关国国际教育技术协会发布的面向教师的美国国家教育技术标准的第二版，分析了新标准颁布的背景和主要内容，认为新标准对我国教育技术标准建设、教育技术培训和信息技术课程与教学等方面都有借鉴意义。     

现代性质疑：中国现代文学中的医生形象

在中国文学中,活跃着诸多的医生形象。中国古代文学中的中医形象主要以医德和医术区分为庸医或恶医形象。随着中国遭遇现代性之后,中国现代文学中的医生形象卵裂为中医与西医。其时,中医往往是庸医和骗子的代名词,而西医则是良医和科学的代名词。     

溶胶-凝胶法制备(Bi, Nd)4Ti3O12铁电薄膜

采用溶胶凝胶法在Pt/Ti/SiO2/Si基片上制备了(Bi, Nd)4Ti3O12铁电薄膜.将薄膜分别进行每一层、每二层、每三层500 ℃空气中预退火10 min，分别称为样品a、b、c，最后都于氮气氛中680℃总退火半小时. 结果表明预退火工艺对薄膜的铁电性能影响很大.样品a、b的铁电性能(2Pr分别为47.8 μC/cm2和51.9 μC/cm2)远远高于样品c(2Pr = 28.7 μC/cm2).三组薄膜都呈现良好的抗疲劳特性.     

预退火工艺对Bi3.15Nd0.85Ti3O12铁电薄膜性质的影响

采用溶胶一凝胶法在Pt／Ti／SiO2/Si基片上制备了Bi3.15Nd0.85Ti3O12铁电薄膜。将薄膜分别进行每一层预退火、每二层预退火、每三层空气中500℃预退火10min，分别称为a．b、c组薄膜，最后都于氮气氛中680℃总退火0．5h。结果表明，预退火工艺对薄膜的铁电性能影响较大，而对取向基本没有影响。同时，a,b两组薄膜的铁电性能（2Pr分别为47．8μC／cm2。和51．9μC／cm2）远远优于c组薄膜的铁电性（2Pr=28．7 μC／cm2）。所有Bi3.15Nd0.85Ti3O12薄膜都呈现良好的抗疲劳特性。     

纺织品紫外线透过率测试的影响因素分析

在测试纺织品紫外线透过率时，紫外光源，接受传感器，光源与传感器间的测试距离以及试样的放置方式都会对测试结果产生较大的影响．依照GB／T17032《织物紫外线透过率的实验方法》技术要求，对这些因素进行实验研究．结果表明，选用紫外氘灯光源，接受波段280～320nm，主波长297nm的接受传感器，测试距离采用38-40mm以及合适的试样放置结构，能有效提高纺织品紫外线透过率测试的精度和稳定性．     

甘肃省体育旅游资源现状与市场营销发展战略

通过调查分析甘肃省体育旅游资源现状，提出甘肃省体育旅游市场营销发展战略，以促使甘肃省的体育旅游产业尽快成为甘肃省经济发展新的增长点．     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.