也谈对后进生的关爱与转化

著名教育家苏霍姆林斯基曾经说过：“从本质上讲,儿童个个都是天生的艺术家。”可见任何一名后进生,都不是天生就差,每个学生都有自己的特点、兴趣、情感,和需要,具有不同的发展水平。要让不同的学生都有所提高、有所发展,班主任必须根据学生的个体差异,采取不同的方法,做好学生的个别教育。偌大的一个班级组织,后进生确实存在。尽管他们或因智力上的差别,或因品行差异而落后于其他学生,     

培养好学生的数学阅读能力

数学阅读是学生根据已有的知识经验,通过阅读数学材料构建数学意义和方法的学习活动,是学生主动获取信息,汲取知识,发展数学思维,学习数学语言的重要途径。随着科学技术,要求人们不仅需要具有语文和外语的阅读能力,而且还需要具有一定的数学阅读能力。那么如何培养学生的阅读能力呢？     

好氧反硝化细菌处理硝酸盐废水的研究及微生物群落结构分析

采用污泥驯化手段富集好氧反硝化细菌,将得到的驯化污泥分离纯化,共得到5株好氧反硝化细菌.f1、f2、f3、f5、f7的TN去除率为90.4%、91.2%、94.6%、95.6%、97%,表现出较好的去除总氮的能力.采用筛选的5株好氧反硝化细菌建立连续流反应器.PCR-DGGE图谱表明,在反应器运行的不同时期,微生物群落结构发生动态演替.15d与30d相似性最高为80%.测序结果显示,2株筛选的好氧反硝化细菌f3和f5成为反应器的优势菌群,说明这2株好氧反硝化细菌对环境有较强的适应能力,利用有机碳源和硝态氮进行生长繁殖成为系统中的优势菌群.     

在线好氧呼吸速率测量方法的研究

首先对好氧呼吸速率不同的在线测量方法的发展进行了探讨.并分析了不同方法存在的主要问题和应用限制.针对存在问题给出了一种呼吸速率在线测量的新方法.这种方法是使用一个溶解氧传感器.根据进出呼吸室的溶解氧质量分数.通过在线测量和计算获得呼吸速率.最后对这种方法的影响因素及各种软硬件问题进行了研究.     

《上山采蘼芜》新解

关于《上山采蘼芜》一诗的鉴赏,一直存在着误读。从对诗中的“蘼芜”、“好”、“姝”的考释中,可以重新确定本诗的主旨,进而对诗歌所述说的社会生活进行正本清源的理解。     

好氧段对反硝化除磷系统的影响

生物除磷系统在厌氧/缺氧交替变化的环境中可以发生反硝化除磷现象,通过研究发现:没有好氧段的A/A-SBR系统除磷能力低于有好氧段的A/AO-SBR系统,而且随着运行时间的增加A/A-SBR系统的除磷能力逐渐减弱,污泥产率也从起始的0.22 Gmlss/Gcod d逐渐下降趋于零增长甚至负增长.试验结果表明,设置后好氧段是保证反硝化除磷系统稳定运行的关键.但是,较长的好氧时间将导致NO3-N的积累,并抑制A/AO-SBR系统除磷,而 0.5 h的后好氧时间既可以确保A/AO-SBR反硝化除磷系统的稳定运行又可以获得好的除磷效果.     

好氧生物降解中烷烃单体稳定同位素分馏及其环境意义

通过气相色谱(GC-FID)监测了在好氧条件下微生物(石油降解菌GIM2.5和白腐菌Phanerochaete chrysosporium-1767)对正十二烷、正十五烷、正十六烷、姥姣烷、正十八烷以及正二十四烷烃等石油及其制品的常见组分以及原油样品的降解. 用色谱-同位素质谱(GC-IRMS)分析了降解过程中烷烃及原油中正烷烃组分(C₁₃ ~ C₂₅)的单体稳定碳、氢同位素组成. 结果发现, 在好氧微生物作用下, 上述烷烃的稳定碳 (δ ³C)、氢同位素(δ D)都较为稳定, 其同位素值变化基本上介于仪器的精确度以内, 尤其是nC₁₆以上正烷烃. 烷烃化合物δ ¹³C和δ D的稳定性和特定性可用于追索表生环境中石油类污染物的来源, 特别是当污染物风化严重, 常规的化学指纹技术难以明确判识时, 稳定同位素指纹(δ ¹³C和δ D)有望成为有效的环境污染源指示剂.     

好莱坞技术顾问到个人

“您的每天都在繁忙的工作中度过,而您需要一些最新的技术或设备来提高自己的生活品位。但是,面对纷繁复杂的新技术、新产品,您时常会茫然无措,这时,请与我们联系!”这是好莱坞一家名为“数据好生活”(GOODLIFE DIGITAL)公司的广告,它让我们看到,在这个“世界梦工厂”内,个人技术与商业服务开始了更为深入地结合。     

脲醛模塑料的研制

本文介绍了脲醛模塑料的制作,着重研究其树脂合成,以及填料改性剂、热压成型的温度等因素的影响,取得较好的结果。     

PMC模型下星图的g-好邻局部诊断度

故障诊断度对于多处理系统的可靠性至关重要,是多处理器系统互连网络能够诊断出的最大故障点的数量。研究表明,系统的诊断度总小于其最小度,然而这严重地低估了系统的诊断能力。2019年,Yin和Liang提出了g-好邻局部诊断度的定义,它可以表征系统在g-好邻条件下的局部故障诊断能力。文章证明了PMC模型下星图S_n的每个结点的g-好邻局部诊断度为(n-g)(g+1)!-1,其中0≤g≤n-2,n≥4.根据诊断度与局部诊断度之间的关系,可以推出星图的g-好邻诊断度。