偏压连拱隧道围岩压力及结构计算

为了解决目前在设计中尚无满足连拱隧道特点的围岩压力理论,特别是在浅埋偏压条件下围岩载荷估计偏差较大问题,应用岩柱理论求得塌落拱曲线方程,用作图法确定地形偏压临界覆土厚度,对偏压连拱隧道与非偏压连拱隧道进行界定。在此基础上,提出浅埋偏压连拱隧道地层主动偏压载荷和被动不均匀载荷确定方法及地形偏压情况下隧道支护结构的合理计算方法,并求得不同坡率、不同围岩级别条件下浅埋侧土体的弹性抗力系数的合理取值,为设计中偏压连拱隧道采用载荷结构模式计算时浅埋侧土体的弹性抗力系数取值提供参考。     

网络环境下的数字化图书馆建设

所谓数宇化图书馆,是将图书馆的馆藏文献实行数字化管理,把原先用纸张形式存储的信息转换成用在计算机中的电磁信号存储的信息,将分散于不同的载体、不同地理位置的信息资源以网络方式相互联接并提供使用,从而实现资源共享。它的特点是：收藏数字化,操作电脑化,传递网络化,信息存贮自由化,资源共享化和结构连接化。数字化图书馆的建设,不仅给图书馆业带来一场革命,而且也为文化传播打开了新的网络经济时代的大门。 建设数字化图书馆可以从图书馆馆藏文献的数字化、构筑数字化网络平台和建立新的图书馆服务模式三方面着手。 图书馆…     

供应链碳足迹的核算方法

面对全球变暖产生的资源和环境问题,将碳核算范围延伸至供应链上下游,对碳足迹进行供应链视角的核算,以便更准确地度量整个链上活动的碳排放量,对有效地实施节能减碳具有重要的意义.结合供应链管理理论及气象学理论,考虑碳足迹气体的扩散特性,应用高斯模式和拉格朗日K模式分别建立了供应链静态排放源和动态排放源的碳足迹通用计算模型.以纺织服装供应链的碳足迹计算为例,对模型进行了仿真计算.结果表明,这种细化到供应链企业单个活动、单个流程的碳足迹的计算,能够从更微观的视角度量碳足迹,为制定合理的供应链低碳管理策略提供理论依据.     

高师数学教育专业人才培养模式改革与实践

高校人才培养模式的改革是教学改革的关键。随着社会的发展,原有的人才培养模式已经制约了培养目标的实现,影响人才的培养质量。数学教育专业人才培养模式改革应结合学生实际,积极探索与实践,摸索出一套可行的培养方式。     

土地利用/覆被的剧烈变化对深圳市气温的影响

基于Landsat遥感影像解译得到1986年和2011年深圳市土地利用/覆被数据,采用中尺度气候模式WRF/UCM,在较高分辨率的地形资料和城市冠层参数支持下,将两个时期的土地利用/覆被作为模式强迫参量,分别进行两组数值模拟试验。将模拟结果与自动气象站点观测数据进行对比和验证,发现WRF模式能够较准确地反映深圳市月平均气温西高东低的空间分布特征。1986—2011年,深圳市在快速城市化进程中发生大规模的土地利用/覆被变化,引起近地表气温整体上呈现增高趋势。其中,7月增温幅度(0.91℃)普遍大于1月(0.42℃),各种自然植被覆盖型用地转变成城镇建设用地的升温幅度大多为0.70~1.57℃。主要原因是城镇建设用地扩张导致地表反照率减小,净辐射和感热通量增加,潜热交换变弱。     

基于行为模式挖掘的网络入侵检测

基于系统模型DMIDS，提出了一种有效防范网络入侵的方法。该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式，能自动建立正常和异常的用户行为规则库；利用相似性匹配，能实时地检测出已知的和未知的攻击。详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法－－IDSPADE，实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为。和现有基于知识工程的方法相比，该方法具有更高的智能性和环境适应性。     

药材甲热激蛋白基因SpHsp60的克隆及温度胁迫下的表达

本研究采用RT-PCR技术克隆了药材甲热激蛋白60(Heat shock protein 60,Hsp60)基因的cDNA全长序列,命名为SpHsp60(GenBank登录号:KX778623).氨基酸序列分析表明SpHsp60具有Hsp60基因家族高度保守的基序,实时定量PCR技术检测了不同温度胁迫后该基因的表达量,结果表明:-5℃和0℃低温处理2h,药材甲成虫体内的SpHsp60的表达量均显著高于对照组,且42℃高温处理2h后的表达量也显著高于对照组.说明SpHSP60与药材甲应对极端温度胁迫相关.     

设计模式思想及其应用

设计模式是系统设计阶段的软件重用,使那些具有良好性能的设计方案可以在相似环境下被再次复用.本文介绍了设计模式的起源,详细阐述了设计模式思想的深邃内涵及编程理论,并用实例说明了如何使用设计模式来进行可复用的设计,以及使用设计模式时应注意的一些问题.     

转变学习模式 实现技术跨越的技术创新路径研究

通过对引进技术和自主知识产权技术创新的不同学习模式的对比分析,探讨了从技术引进到自主知识产权技术创新的跨越的新路径。     

基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法

数据挖掘应用中的最大频繁项集挖掘算法大多存在候选项目集冗余问题,造成时间和空间的浪费.针对此问题,通过构造条件FP-tree,对不符合要求的项目进行剪除并对MFIT算法进行改进,提出一种基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法.此算法无需产生大量的候选集,同时减少数据集扫描次数,降低数据库遍历时间,提高算法效率.实验证明,此算法在降低候选项目集冗余度的同时有效减少了算法运行时间.