拟南芥抗盐单基因突变体的诱导与筛选

用Co60-γ射线辐照野生型拟南芥种子，将诱变处理后的M一代种子温室种植，收获的M2代种子用于抗盐突变体的筛选，将在200mmol／L盐胁迫条件下筛选出的352株幼苗根仍表现向地性生长或真叶不变为褐色的植株作为可能的突变体，再将这些M2代可能的突变体移苗种植至基质中并收获M3代种子，经对M3代的抗盐性状继续进行检测，最终获得4株100％表现抗盐性状的突变体。     

Fe100-xCox系合金超细粉末的制备和磁性

用机械合金化方法制备了Fel00-xCox系超细粉末(x＝15，35，50)．对各样品进行了X—ray衍射谱的分析；用柯西分布公式计算了材料的晶粒尺寸，约为9-12nm；用最小二乘法计算了材料的晶格常数a；测量了不同成分样品的磁滞回线。研究发现，当x＝15，35，50时，材料均呈现了α—Fe的单相，并且样品有较低的矫顽力Hc和较高的饱和磁化强度Ms．用趋近饱和定律计算了样品的有效磁晶各向异性常数Ks和原子磁矩μ．研究表明，样品具有优良软磁村科的内禀性能．     

激励与项目投资预算决策

研究了存在内部人控制的情况下，激励方案在企业项目投资预算决策制定中的重要作用．指出无论温和的激励方案还是严厉的激励方案都能激发出更高的后期努力水平，但是不一定能有效地激发前期努力水平．只有严厉的激励方案可在一定程度上缓解内部人控制问题．     

基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。     

单位球上的λ-分布

λ－性质是研究空间的单位球端点分布的性质，给出了关于性质公开问题的肯定和否定的回答，证明了如果X具有λ－性质，那么l1(X)具有λ－性质，但是某些l∞（X）没有λ－性质。     

髋臼骨折的CT诊断价值(附89例分析)

目的：评价CT在髋臼骨折中的诊断价值。方法：回顾分析89例髋臼骨折的CT检查并与X线平片相比较。结果：CT检查在髋臼骨折分型诊断、关节腔内游离碎骨片等方面优于X线平片。结论：CT是全面评价髋臼骨折的必要手段，其总体效能优于X线平片。     

为“佛山大学城”出谋献策的人--访南海东软信息技术学院院长杨利博士

民营企业受到重视,民营企业家出名的也很多。但是尽管民办高校最近几年一直受到国家和各省市的重视,但似乎出名的学校不多,民办高校校长出名的就更少。 我们今天找来了一位民办高校的校长——南海东软信息技术学院的院长杨利博士,听他谈谈这方面的感受。 在前些日子召开的佛山市政协会议上,杨利博士上交的两份提案受到了政府、媒体等社会各界的广泛关注。我们的话题就从这里开始——     

使用IEEE802.1X技术优化校园网计费管理

通过对IEEE 80 2 .1X技术的认证计费系统的分析 ,论述如何用其解决校园网计费管理中现存的问题 ,优化校园网的计费管理     

Vibration Analysis of Digital Radiography System for Large Container Inspection

The cantilever vibration characteristics of a digital radiography system were analyzed to predict the effect of vibration on the performance of a mobile container inspection system. The static deformation,vibration mode and natural frequency of the cantilever of the digital radiography system were calculated with the ALGOR Finite Element System to verify the strength and rigidity of the cantilever. The maximum amplitude of the cantilever vibration occurs as it starts accelerating. The predictions show good agreement with test results, indicating that the finite element model of the cantilever structure accurately models the mechanical characteristics.     

Classification of Medical Brain Images

Since brain tumors endanger people‘s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with thosedatasets with characters and numbers. It is difficult, however, to apply them to datasets that include brain images and medical history (alphanumeric data), especially to guarantee the accuracy.For these datasets, this paper combines the knowledge of medical field and improves the traditional decision tree. The new classification algorithm with the direction of the medical knowledge not only adds the interaction with the doctors, but also enhances the quality of classification. The algorithm has been used on real brain CT images and a precious rule has been gained from the experiments. This oaoer shows that the ahzorithm works well for real CT data.