可编程序控制器的进展与集散控制系统

可编程序控制器（ＰＬＣ）是一种工业控制计算机。简略介绍了ＰＬＣ的产生与发展；阐述了自八十所代后期以来它在技术上的新进展以及它向过程控制领域扩展形成ＰＬＣ型集散控制系统所需解决的某些主要技术问题。     

我国北方稻区稻飞虱的成灾机制：一个假说

北方稻区地处稻飞虱北迁的波及区，稻虱问题一直被人们所忽视，致使灾变突发时猝不及防，１９９１年冀东飞虱大暴发便是最惨痛的教训。稻飞虱的飞行能力不超过３０小时，且迁飞方式为直达型，而迁出区与迁入区相隔１０００－１６００ｋｍ以上，南北稻区的发生程度也无直接的因果关系，是什么因素使得大发生虫源在不超过３０小时的一次连续飞行中到达了千余公里之外的北方稻区？本文通过对大量文献资料的综合分析，从飞虱的飞行特性和北迁运载气流入手，以东亚大气低层环流为背景审视飞虱在有限时间内远近北方致灾的成因机制，提出了以北上低空急流的时空变化与南方大发生虫源迁出期（区）相吻合、其前沿所至与北方迁入区相一致作为北方稻虱成灾的启动因子的假说，并提出了验证该假说的研究方法和技术路线，为揭示北方稻虱成灾的奥秘，完善灾变监测技术和预警系统奠定了基础。     

有序缺省理论及其扩充

讨论了半正规缺省理论和一般缺省理论之间的关系，将有序的概念引入了一般缺省理论，证明了每个有序缺省理论都有扩张。而且，给出了一个判定缺省理论是否有序的可行算法。     

石灰石固硫特性参数的选择及评估

采集１６个产地的天然石灰石样品，对其进行了固硫特性参数的测定，通过主成分分析，给出各样品固硫特性的综合指数及排序．利用主成分分析筛选参数法，选取最佳参数子集合，建立石灰石固特性评估及预测模型，并且对其进行分析和讨论．     

针状铁素体形成机理的探讨

本文采用W极氩弧焊熔融来模拟焊缝,研究在C-Mn-Si系焊缝金属中,影响针状铁素体形核的因素。结果表明,在CaF_2保护下的C-Mn-Si系合金的焊缝金属中,当Si、Mn匹配在一定范围内,能使焊缝组织出现高比例的针状铁素体。并通过碳膜复型、电子显微镜、能谱分析和x光衍射分析发现,针状铁素体是在大的奥氏体晶粒内部的非金属夹杂物上非自发形核。并且还发现,较高密度微小的夹杂物(一般在1μm以下)弥散分布对针状铁素体形核更为有利。如果在C-Mn-Si系焊缝中加入少量的Ti,那么不但能细化晶粒,而且能增加TiN、TiO这些细小难溶的非金属夹杂物颗粒浓度,大大提高形成针状铁素体的机率。     

Ca－Ni－Ti－Bi多元微合金化铸铁电弧冷焊同质焊条的研究

通过Ｃａ－Ｎｉ－Ｔｉ－Ｂｉ多元合金的复合加入，研制出灰铁芯和球铁芯两种铸铁电弧冷焊条。对焊补区性能的测试结果表明：两种焊条获得的结合强度分别为ＨＴσｂ≥２００ＭＰａ，ＱＴσｂ≥４５０ＭＰａ，δ≮６％，硬度和颜色与母材一致；焊缝为铸铁组织，抗裂性好；熔合区基本无白口，机械加工性能良好。     

网络信息与技术在社会心理服务体系建设中的应用

 社会心理服务体系建设是社会治理的重要内容。从个体、组织/群体与社会3个层面（即微观、中观、宏观层面）出发，以利用网络信息与技术干预和引导各层面的情绪为核心，论述了网络信息与技术在干预个体心理健康、引导群体和社会情绪等社会心理服务体系建设中的应用，建议进一步发挥主流媒体的舆论引导作用、规范自媒体从业者职业伦理和职业素养、规范大数据分析的伦理监管。     

对乙酰基偶氮胂与钙显色反应的研究及分析应用

以对乙酰基偶氮胂(ASApA)为显色剂,建立了钙的分光光度分析新方法。在pH10.0介质中,Ca与ASApA生成1:2(配合比)螯合物,最大吸收波长位于626nm,摩尔吸光系数ε_(max)=1.11×10~4L·mol~(-1)·cm~(-1),Ca量在1～15μg/25ml范围内遵守Beer定律。方法用于水样中痕量Ca测定,得到了满意的结果。     

小鼠孤雌生殖胚胎干细胞的分离及分化潜能研究

用免疫外科法从小鼠孤雌生殖胚胎分离胚胎干细胞,并研究了其在体内、体外的分化潜能．结果发现:从小鼠孤雌生殖的胚胎中可分离出胚胎干细胞(pES),可以传代培养25代,能表达很强的碱性磷酸酶,核型稳定呈40XX．培养至第18代的pES在体内可诱导肿瘤形成,并可分化为三个胚层的组织细胞．免疫组化结果显示:神经细胞特异性烯醇化酶（NSE）、肌肉特异性肌动蛋白?-actin均呈阳性,表明分离培养的pES在体内可至少分化为来自外胚层和中胚层的组织细胞．传至第20～24代的pES细胞,经体外定向诱导分化,可定向分化为节律性收缩的心肌细胞及神经细胞．免疫组化检测显示节律性收缩的心肌细胞表达?-actin,而神经细胞表达NSE．结果表明:利用免疫外科法可从孤雌生殖的小鼠胚胎建立pES,这些pES在体内、体外都具有分化为多种类型细胞的潜能．     

Bidirectional Feedback Dynamic Particle Filter with Big Data for the Particle Degeneracy Problem

Particle Filter(PF) is a data assimilation method to solve recursive state estimation problem which does not depend on the assumption of Gaussian noise, and is able to be applied for various systems even with non-linear and non-Gaussian noise. However, while applying PF in dynamic systems, PF undergoes particle degeneracy,sample impoverishment, and problems of high computational complexity. Rapidly developing sensing technologies are providing highly convenient availability of real-time big traffic data from the system under study like never before. Moreover, some sensors can even receive control commands to adjust their monitoring parameters. To address these problems, a bidirectional dynamic data-driven improvement framework for PF(B3 DPF) is proposed.The B3 DPF enhances feedback between the simulation model and the big traffic data collected by the sensors,which means the execution strategies(sensor data management, parameters used in the weight computation,resampling) of B3 DPF can be optimized based on the simulation results and the types and dimensions of traffic data injected into B3 DPF can be adjusted dynamically. The first experiment indicates that the B3 DPF overcomes particle degeneracy and sample impoverishment problems and accurately estimates the state at a faster speed than the normal PF. More importantly, the new method has higher accuracy for multidimensional random systems.In the rest of experiments, the proposed framework is applied to estimate the traffic state on a real road network and obtains satisfactory results. More experiments can be designed to validate the universal properties of B3 DPF.