氯化钙对洋桔梗切花瓶插期间的保鲜效果和生理效应

以不同浓度的氯化钙(CaCl2)溶液作为保鲜液,对洋桔梗切花进行瓶插试验,研究其对切花形态变化和体内生理变化的影响.结果表明:适宜浓度的CaCl2溶液能明显延长洋桔梗切花保鲜时间,增加花枝鲜质量,保持切花的水分平衡,延缓呼吸高峰的出现,降低呼吸速率,延缓蛋白质降解与细胞膜相对透性的增大.其中,以400 mg/L处理的保鲜效果最佳,可使切花瓶插寿命比对照延长3.5 d.     

三角形截面的相对渗透率计算公式

相对渗透率是岩石一流体相互作用的动态特征参数,也是油藏开发计算中最重要的参数之一。关于相对渗透率的计算公式很多,但是到目前为止,并没有形成统一的相对渗透率的计算公式。本文,笔者通过三角形模型,结合Burdine公式,推导出了一种截面为三角形的相对渗透率公式。在三角形模型中,形状因子能够描述残余油、水饱和度的变化,而通过三角形模型相对渗透率公式,可以直观地反映流体饱和度以及形状因子对相对渗透率的影响。     

基于数学期望的核酸检测最优分组分析

新冠疫情给人们的生活和健康带来极大的影响,为了有效控制疫情的传播,核酸检测必不可少.基于我国巨大的检测人数和有限的公共卫生资源,如何低成本、高效率地进行核酸检测值得深思.结合不同省市官方疫情数据和MATLAB模拟,建立模型进行理论和实际的计算,面对不同情况给出相应的调整方案,根据感染率给出最优混检人数.     

文书提出命令中秘密保护问题探究

文书的提交潜藏着秘密泄露的风险。秘密保护力度不足,审查和救济程序的缺失都容易使法院陷入过于追求司法利益的桎梏。法院应将涉及职业秘密、商业秘密等文书设定为除外事由,排除在举证人申请提交的文书范围外,同时明晰除外事由的证明责任分配。在某些涉密文书对秘密权益人相对重要的情况下,法院可依申请或依职权,向诉讼参与人发出“秘密保持令”。同时,应允许当事人合意选择不公开审理,调整裁判文书的宣判模式。最后,法律有必要赋予申请人与被申请人复议权,当其对文书提出命令裁定不服时,可向上级法院申请复议。     

富则思安了吗？创新期望顺差、冗余资源与企业研发国际化

研发国际化在企业提升技术实力、创新绩效等方面发挥着举足轻重的作用。基于企业行为理论,探究了创新期望顺差、冗余资源两种“富有”状况对企业研发国际化决策的影响,以及企业政治关联和国际经验在其间的调节作用。利用2008~2016年中国A股上市公司的经验数据,究发现：创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化具有显著的正向影响;企业政治关联通过帮助企业获取更多的“走出去”优势,最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响;企业国际经验则会通过帮助企业获取更多的“走进去”优势,最终强化创新期望顺差和冗余资源对企业研发国际化的正向影响。本研究不仅增强了企业行为理论对企业战略性决策的解释力,对企业更好地推进研发国际化也具有启示意义。     

大跨公轨合建斜拉桥主‒引桥地震相对位移响应与控制

基于巴拿马运河四桥研究了公轨合建斜拉桥在地震下的主-引桥相对位移响应与控制问题,分别建立了漂浮抗震设计方案、仅塔梁固结方案和固结方案有限元分析模型,分析了三种约束方案的相对位移响应。基于单自由度振子研究了相邻结构周期比和阻尼特性对结构相邻位移的影响。结合理论与参数分析,研究了主-引桥相对位移的控制方法。结果显示:主、引桥纵向首阶振型周期比、等效阻尼比之比以及阻尼机制对相邻结构的相对位移影响显著,其中周期比对相对位移的影响最为显著。不同粘滞阻尼器布置方案对主-引桥梁端相对位移的减震效果不同,直接在主、引桥梁-梁之间设置粘滞阻尼器有助于改善主桥与引桥梁端位移的同步性,控制效果最好;同时在主桥各墩位处和主、引桥梁-梁之间设置阻尼器的减震效果次之,但易于设计和安装,适应性好。     

LF拓扑空间中T21/2分离公理的几个性质

给出LF拓扑空间中T212分离公理的三条重要性质,即弱同胚不变性、相对可积性和可和性.     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

L-fuzzy拓扑空间中的相对T3分离性

定义了L-fuzzy拓扑空间中的相对T1分离性和相对正则(T3)分离性,讨论了相对T1分离性和相对正则(T3)分离性的一系列性质.证明了相对正则分离性和相对T3分离性是相对闭遗传的,弱同胚不变的,L-好的推广性质,给出了相对T3分离性不是相对遗传的一个反例.     

回归法挖掘超期望模式

在交易数据库的挖掘研究中,模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度,以便帮助用户决策。为解决这类问题,设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型超期望模式。实验结果表明这种模式在模式评价和模式预测方面很有效,它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。