中学化学教学中新课导入法的探讨

本文从新课导入法的要求、功能、方法三个方面对新课导入在中学化学教学中的应用进行了研究,并结合事例对新课导入的方法加以深入、具体的阐述。     

二氧化硅材料的应用

本文概述了溶胶-凝胶法制备光学石英玻璃的工艺过程，并就二氧化硅在微晶玻璃和膜技术方面的应用热点课题进行了简介。     

光谱辐射标准和计量实验站的建设和研究

介绍了光谱辐射标准和计量光束线（U27）的光学设计、结构和实验站设备，利用透射光栅和AXUV100G探测器系统研究了掠入射分支（SGM）5～140nm的高次谐波情况；给出了研究结果和不同滤片材料对高次谐波的抑制情况，Zr，Si3N4和Al滤片可以有效的抑制5～34nm的高次谐波，MgF2能有效的抑制115～140nm的高次谐波．     

浅谈预算编制改革与预算执行改革

针对传统预算编制方法与预算执行机制中存在的突出问题,浅谈如何同步推进预算编制改革与预算执行改革。     

（BN）n及SiB（n-1）Nn（n=2-11）稳定结构的研究

利用遗传算法及Gastreich提出的经验势函数,研究了（BN）n（n=2-11）和SiBn-1Nn（n=2-11）团簇的可能稳定结构,对能量较低的异构体在HF/STO-3G水平进行优化,得到了（BN）n（n=2-11）和SiBn-1Nn（n=2-11）团簇稳定结构单环及线状结构,并进一步分析了单环的结构特征及相对稳定性。     

素质教育在剑桥商务英语教学中的应用

在高等教育中，素质教育已经成为中国教育改革和人才培养的指导思想。只有重视素质教育，使科学教育与素质教育整合，才能培养出高科技与高素质相结合的专门人才服务于社会。剑桥商务英语教学中应用素质教育极大的提高了教学效果。通过应用素质教育，培养学生在掌握商务英语基本概念和词汇的基础上，提高学生解决实际商务问题的能力，引导他们全面地、辩证地思考问题，引导他们把书本知识和社会实践联系起来，重视实际斗争经验。     

高等院校教材管理信息系统的分析与设计实现

主要论述了我们为高等院校教材管理所开发的一套计算机管理信息系统的设计思想与实现方法,由于本系统具有使用方便、操作简单,安全稳定,工作流程清晰合理,并与用户熟悉的工作方式相一致,用户无需专业培训即可使用该系统进行工作等特点,因此,深受用户的欢迎。     

以“问题”驱动高等数学教学的探究

问题是数学的心脏,高等数学是理工科的一门重要基础课程,其教学质量对学生来讲至关重要.本文就如何以"问题"趋动高等数学教学提出一些自己的看法供读者商榷.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.