NURBS曲线端点性质的数学推导

从NURBS的基本定义出发，详细推导了端点具有p 1次重节点的p次NURBS曲线的端点性质；给出了其端点位置、切矢、曲率的计算公式．本文结果表明，端点具有p 1次重节点的p次NURBS曲线在端点处与同次有理Bezier曲线是质的相同而不是量的相同。     

椭圆曲线密码算法及在智能卡产品上快速实现

文章介绍了椭圆密码体制、椭圆密码工具选择以实现有效算法的设计和快速加、解密的硬件实现，阐述用51系列单片机及微机连机实现并行椭圆曲线加、解密系统的方法．     

塑料大棚养鸡对产蛋鸡一个产蛋期产蛋率的影响因素分析

利用一个产蛋年的实际产蛋曲线来分折产蛋率的变化特征和影响因子.用灰色关联度分析出影响产蛋率的因子依次为:饲料量、相对湿度、最高温度、日平均气温、最低温度和日总辐射量.对主要影响因子作回归分析,从而对塑料大棚应用于蛋鸡舍提出管理决策.     

Bruce截面电极加工的微机控制

本文讨论Bruce截面电极加工的TP801微机控制系统。采用高次曲线直接插补的方法,编制出曲线拟合、非线性处理等加工程序,实验结果表明,利用本程序插补的Bruce截面电极具有很均匀的电场,完全可以满足放电试验装置和气体激光器等高电压设备的要求。     

热电偶温度电势特性二次回归拟合的计算机处理

本文提出了一种应用计算机对热电偶传输特性进行二次回归拟合的方法。该法以标准热电偶传输特性的高次方程为基础,用户根据所选用热电偶的实际工作温度范围与允许误差,应用本文所介绍的处理方法及程序使可获得一组能满足给定精度要求的热电偶二次回归拟合方程,且这组方程的数自为最少。     

四川省工业化进程中经济增长与环境变迁关系的实证研究

基于四川省1985-2005年的时间序列数据和21个地市州1999-2005年的面板数据,研究了四川经济增长和环境间的关系.文章的主要结论是:就本文所考察的时期,总体上四川省环境污染和经济增长间的关系不存在库兹涅茨倒U型关系.面板数据分析发现,对于废气排放量这一环境指标,环境库兹涅茨曲线假说成立,即经济增长起初会造成环境质量恶化,但到达一个转折点后,经济增长将会改善环境污染状况.并且证实目前四川尚未达到转折点.但是对于工业废水排放量指标,环境库兹涅茨曲线假说不成立.文章认为,尽管研究表明经济增长最终会改善环境质量,但没有理由相信这一过程会自动发生,收入增长与环境退化之间的负相关关系事实上是通过政策响应(policyresponse)来实现的.促使EKC进入下降阶段的主要原因是技术进步和经济结构变化所带来的高污染经济活动的转移,如高污染的重化工业逐渐向低污染的高技术工业过渡,工业经济逐步被服务经济所取代,等.如果减少公共政策的作用,结构转移并不足以保证经济增长必然伴随环境质量的改善.本文还考察了地理禀赋、技术、工业结构和人口密度对四川各地区经济增长和环境关系的影响,结果表明这些因素都对一个地区经济增长和环境关系产生影响.     

汉中耕地面积变化与城市化发展相关分析

研究了近56年来汉中地区耕地面积动态变化情况及其城市化进程,并对二者关系进行了计量分析。结果显示:56年来汉中耕地面积变化总体呈下降趋势,与全省的耕地面积变化规律基本一致,城市化发展经历了停滞不前和稳步攀升两个阶段;人口增长与耕地面积减少量之间存在着明显的类似库兹涅茨曲线倒"U"型关系,城市化水平与耕地面积减少量之间存在正"U"型关系。提出在加快城市化进程的同时,应该采取法律、行政、经济、技术等手段缓和库兹涅茨曲线的曲度,最大程度实现保护耕地的目标。图5,参17。     

实时荧光定量PCR技术研究进展及其应用

实时荧光定量PCR（Real Time Quantitative PCR）是把酶动力学、核酸扩增与杂交、光谱分析和实时检测技术巧妙结合的一项技术；并且广泛应用于病毒学、遗传性疾病、肿瘤和癌症的诊断等方面．因此成为分子生物学研究中的重要工具，本文就此技术研究进展及其应用做一综述．     

基于洛伦兹曲线与基尼系数的江汉平原土地利用结构动态变化研究

基于江汉平原(武汉市除外)1995、2000、2005、2010年4期土地利用数据,以县级行政区为研究单元,采用洛伦兹曲线对江汉平原土地利用分布的集中化规律进行研究.研究表明:(1)该方法能很好地解释江汉平原1995-2010年土地利用集中化程度及动态变化规律;(2)2010年江汉平原土地利用类型的空间分布特征为:耕地区域分布最为均衡,城乡居民用地、水域的分布比较均衡,未利用地分布比较集中,林地、草地的分布非常集中;(3)自1995-2010年江汉平原土地利用类型的动态变化特征为,城乡居民用地和水域分布趋向集中,林地、草地和未利用地分布趋向分散;(4)江汉平原各区县6种主要用地类型的空间分布及其时间变化均具有不均衡性.该结论可为江汉平原土地利用结构优化提供参考.     

基于BP神经网络的美国人口预测模型

BP算法神经网络是一种曲线拟合方法,因为其内在的自适应性,可以以任意精度逼近非线性系统,通过曲线拟合能够较好的反映社会自然现象的本质。本文把这一理论应用于美国人口预测模型,体现了BP神经网络在人口估计中的优越性。