大学生耐力性素质练习的价值及对策研究

文章针对当前学生耐力素质的现状,运用文献资料调研法,旨在阐明耐力素质的重要性,并就如何科学合理地运用方法手段,提高学生的耐力素质,以促进学生身体素质的全面发展.     

抗震设计方法综述

笔者通过对建筑抗震技术的理解,结合施工的实际,总结出一些行之有效的抗震设计方法.     

基于神经网络技术自动筛选Monastrol抑制剂的算法研究

带自动荧光显微镜的HCS（high content screening）系统是一种新兴的显微摄影、筛选和处理系统.HCS系统在摄影过程中会产生大量数据,人工筛选和识别费时费力.本文为了进行Monastrol抑制剂的筛选,基于前馈式神经网络技术研究了一种对HCS系统摄影的大量细胞同时进行特征提取和细胞显型识别的自动算法.在得到各个通道分离的图像后,对不同通道图像进行并行预处理,并采用神经网络和逻辑运算相结合的算法进行处理.我们将该方法运用于Monastrol抑制剂的筛选中,并将结果与人工识别结果进行分析比较.相比较前人提出的multi-phenotypic mitotic analysis（MMA）算法自动识别的正确率得以提高,可更好评估抗癌药剂效用.     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。     

黄粉虫对血清总胆固醇及甘油二酯的作用

利用黄粉虫的幼虫含较多亚油酸成分，喂正常迪卡公鸡，并对它的血清总胆固醇及甘油三酯的作用进行研究．试验动物随机分成３组，Ｉ组为对照组，Ⅱ组为黄粉虫幼虫组，６ｇ／ｄ，Ⅲ组为复方亚油酸乙酯丸组，１丸（含亚油酸乙酯３００ｍｇ）／ｄ，实验期１８ｄ．结果表明，血清总胆固醇，Ⅱ组为（２．７３±０．２６）ｍｍｏｌ／Ｌ，Ⅲ组为（２．８３±０．３１）ｍｍｏｌ／Ｌ，均明显低于对照组（３．４０±０．６）ｍｍｏｌ／Ｌ，Ｐ＜０．０１）．血清甘油三酯，Ⅱ组为（０．４０±０．１３）ｍｍｏｌ／Ｌ，Ⅲ组为（０．３６±０．１１）ｍｍｏｌ／Ｌ，均明显低于对照组（（０．９±０．３）ｍｍｏｌ／Ｌ，Ｐ＜０．０１）．试验说明用黄粉虫的幼虫喂迪卡公鸡有显著降低血清总胆固醇和甘油三酯作用．     

Na8[CoCdW11O39（H2O）]的合成、表征及扩渗Er的性能研究

首次合成了Na8[CoCdW11O39（H2O）]·12H2O,并利用稀土元素铒通过固一气界面反应对合成配合物进行稀土铒的扩渗．通过IR、XRD等手段对扩渗前后配合物的结构进行了表征,结果证明标题配合物为Keggin结构,扩渗后Keggin结构被破坏．经ICP和XPS测试表明,微量的Er渗入到杂多配合物的体相,并与化合物组成元素间存在键合作用．室温下采用四电极法对扩渗前后试样进行了导电性能的测定,扩渗后试样的导电率提高了2．0×10^4倍,且热稳定范围变宽,有望成为有实用价值的导电材料．     

Annealing-induced interfacial toughening using a molecular nanolayer

Self-assembled molecular nanolayers (MNLs) composed of short organic chains and terminated with desired functional groups are attractive for modifying surface properties for a variety of applications. For example, organosilane MNLs are used as lubricants, in nanolithography, for corrosion protection and in the crystallization of biominerals. Recent work has explored uses of MNLs at thin-film interfaces, both as active components in molecular devices, and as passive layers, inhibiting interfacial diffusion, promoting adhesion and toughening brittle nanoporous structures. The relatively low stability of MNLs on surfaces at temperatures above 350-400 degrees C (refs 12, 13), as a result of desorption or degradation, limits the use of surface MNLs in high-temperature applications. Here we harness MNLs at thin-film interfaces at temperatures higher than the MNL desorption temperature to fortify copper-dielectric interfaces relevant to wiring in micro- and nano-electronic devices. Annealing Cu/MNL/SiO2 structures at 400-700 degrees C results in interfaces that are five times tougher than pristine Cu/SiO2 structures, yielding values exceeding approximately 20 J m(-2). Previously, similarly high toughness values have only been obtained using micrometre-thick interfacial layers. Electron spectroscopy of fracture surfaces and density functional theory modelling of molecular stretching and fracture show that toughening arises from thermally activated interfacial siloxane bridging that enables the MNL to be strongly linked to both the adjacent layers at the interface, and suppresses MNL desorption. We anticipate that our findings will open up opportunities for molecular-level tailoring of a variety of interfacial properties, at processing temperatures higher than previously envisaged, for applications where microlayers are not a viable option-such as in nanodevices or in thermally resistant molecular-inorganic hybrid devices.     

O2流量对O2/C4F8等离子体刻蚀SiCOH低k薄膜的影响

研究了O2/C4F8等离子体刻蚀SiCOH低k薄膜时O2流量对刻蚀率、表面结构的影响,及其放电等离子体特性的关联.发现O2流量的增大可以极大地提高多孔SiCOH薄膜的刻蚀速率,降低表面的粗糙度,减少SiCOH薄膜表面的C:F沉积.等离子体特性的光谱分析表明,O2的添加,增强了C与O之间的反应,从而在Si、F反应刻蚀Si的同时,C、O之间的反应使C消耗,实现Si、C的同步刻蚀,从而获得SiCOH低k薄膜的高刻蚀率和低粗糙度表面.     

Magnetic circuit optimization and experimental study of new internally excited automatic balancing

Mass imbalance-induced vibration affects the rotating machinery very large,especially the high-speed types.Off-line balancing techniques have been widely develo...     

基于协方差矩阵的主动学习方法及应用研究

由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本,而有标签样本数量少且人工标记成本较高,因此,提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。利用有标签样本建立高斯过程回归模型,并构建无标签样本之间的协方差矩阵,以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时,衡量样本间的相似性,避免样本的冗余添加,最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。