注重施工细节,提高沥青混凝土路面平整度

截至2006年底,河南省高速公路通车里程达到3439公里,通车里程居全国第一位。2007年在建高速公路约1550公里,要通车的高速公路1090公里。随着我省高速公路的快速发展,河南省政府、交通厅以及广大司乘人员对高速行车安全性、舒适性提出了更高要求,而作为体现路面行车舒适性的最直接的外观指标的沥青路面平整度被列为质量监督部门专项检查项目。     

Hilbert空间上一类复合集值映射的单调性

本文在Hilbert空间中讨论复合集值映射的单调性.文章首先给出集值映射及单调集值睫射的概念,然后论证了线性复合集值映射的单调性,最大单调性.     

二语习得中的流利性探究——4/3/2教学技巧的应用性研究

4/3/2教学技巧要求英语语言学习者把同一个语篇分三次讲述给不同的听者,每次讲述所要求的时间都相应缩短,以此提高学习者讲述过程中的语速,减少停顿次数,促进学习者口语表达的流利性。研究结果表明,该技巧的应用能够有效地帮助学习者获得语言技能,增强语言表述流利性,从而提高口语交际能力,以便于在课堂教学中广泛推广。     

关于C++中继承方式问题的研究

针对C＋＋语言中继承方式及访问权限的理解极易混淆的问题，详细讨论了对C＋＋语言中的继承方式及成员访问权限的教学，并给出具体的继承访问控制的例子。     

关于参数方程中参数的选取

一条曲线是具有某些特征的点的轨迹,在直角坐标系(或极坐标系)中,当一点的坐标(x,y)(或!,")都是同一个变数t的函数时,如果对于t的每一个允许值,方程所确定的点都在某一条曲线上,同时这条曲线上的任意一点的坐标都可以由t的某一个允许值通过方程得到。那么这个方程就叫做曲线的参数方程。     

浅论预防犯罪的经济学

犯罪是阶级社会的固有现象,长久以来,有关犯罪产生的原因以及如何控制和预防犯罪的理论和学说层出不穷。人们在经济行为中一般追求以最小的投入(损失)获得最大的产出(利益),人作为有理性的动物,在对是否进行犯罪行为特别是如何有效预防、控制犯罪的方法选择上也应遵守经济学原则。     

逻辑函数化简的一种新思路

本文探讨逻辑函数化简的一种新方法。本方法依据函数项相互衍生的特点建立函数项相互连接与涵盖关系来进行筛选。其优点是使化简思路明确,化简工作量减少,特别是对于变量数较多的逻辑函数的化简更呈现其优越性。     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

可理解性输入与输出理论对大学英语听力教学的启示

基于克拉申(Krashen,1989)输入假设理论(Input hypothesis theory)和Swain(1985)可理解性输出理论进行分析和研究。结合笔者教学经历,建构了新的听力教学模式,并就如何促进大学英语听力教学提出建议。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.