杜鹃花繁殖生物学研究进展

对杜鹃花孢粉学、繁育系统及传粉生物学方面的研究进展进行了分析,提出杜鹃花属植物繁殖生物学未来的研究可以主要从以下几个方面开展：（1）探讨杜鹃花属孢粉学线形结构的花粉呈现的进化意义;（2）在中国喜马拉雅地区,研究不同地点的相同物种和不同物种繁育系统,分析杜鹃花繁育系统多样性的相关因子,了解传粉系统及传粉昆虫的多样性,揭示杜鹃花属的传粉者特点;（3）选取合适的基因片段,重建杜鹃花属的系统,通过系统树找出可能是杂交起源的种类,纠正经典分类学在杜鹃花属系统位置构建方面的偏差;（4）对比不同杂交群体的繁殖生物学特性,找出传粉昆虫对不同亲本和杂交个体施加选择压力的差别,明确在物种的杂交形成过程中传粉昆虫对生殖隔离的选择作用。     

浅谈建设工程项目的造价控制

作者以工程项目主要的几个阶段:设计阶段、建设阶段以及结算审核阶段为着眼点,就工程造价控制的要点进行了分析及阐述。     

浅谈如何做好安装工程结算的审核

文章给合笔者多年的工作实践经验,浅析了安装工程结算的准备工作、结算审核方法以及应该掌握的要领,以供参考。     

数据挖掘分类算法研究综述

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。     

面向农产品安全的关键质量链分析

针对农产品质量安全控制问题,在传统过程能力分析的基础上,将农产品食品链视为一个过程网络,应用PERT/CPM的基本思想,提出了基于质量损失的关键质量链分析评价方法。最后以菠菜产品的种植加工进行了实例分析。     

抗Gleevec(STI-571)耐受的Bcr-Abl蛋白酪氨酸激酶抑制剂研究进展

综述了抗G leevec(ST I-571)耐受的B cr-A b l蛋白酪氨酸激酶抑制剂的研究进展,主要介绍了PD 166326,BM S-354825,AM N 107和ON 012380四种酪氨酸激酶抑制剂.     

美国智能运输系统体系框架发展模式解析及对我国的借鉴

对美国国家智能运输系统体系框架的开发过程、内容构成和实施策略进行了分析与总结．在对其框架定义发展模式和执行策略推进模式这两大核心内容进行梳理和分析的基础上,总结了美国国家智能运输系统的体系框架在设计思想、设计方法和与具体实施的关联性等方面的发展特点,并从以上几个方面出发,对我国在发展智能运输系统体系框架的完善过程中应注意的重点提出了建议．     

抗生素的固态发酵研究进展

固态发酵与液态深层发酵相比有自己的优点和缺陷。近十几年由于能源紧张和环境问题日益突出,固态发酵重新受到人们的重视。在回顾近年来国内外抗生素的固态发酵研究情况的基础上,重点对环孢菌素A、依枯草菌素、头孢菌素C、土霉素、四环素、头霉素C、青霉素等的研究现状进行了综述。     

海洋环流模式研究回顾与展望

大洋环流的强度变化,对区域乃至全球气候有重要影响.综述了在过去50年中,海洋模式的发展.经过了几代人的开发,国内外全球大洋环流模式、近海和区域环流模式都有了很大改进,能较好地模拟大洋海面温度和高度的分布、海流分布以及El Nino和La Nina的演变过程等.但是,由于观测资料的短缺,数值模式开发还不够完善,海洋边界流的模拟仍不够好.有些探索是基于压力坐标的、非Boussinesq近似的海洋环流模式;将海洋模式的开边界以余流和潮流合成给出,能保证整个计算区域内水量进出的平衡;摒弃刚盖模型,用自由表面模型取而代之,以及借助海洋资料同化系统,开发海气耦合模式,都是海洋环流模式的发展方向.众多研究认为,不断改进和完善动力框架和各种差分格式的设计将有助于提高海洋环流模式的模拟能力.     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.