浅析IT类B2C网站的免费推广策略

IT类B2C网站是近年来兴起的一类在线销售IT商品的网站,本文分析了此类网站的常用推广方式,归纳了这些推广方式的原理、技巧以及特点,并阐明了选择这些策略时应遵循的步骤,供此类网站做网站推广、实现网络营销时参考。     

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。     

气化剂分布率的改变对气化炉生产能力的影响

鲁齐加压气化炉用高压蒸汽和高压氧气做气化剂,气化剂从气化炉底部进入炉篦之后,从炉篦布气孔流入气化炉内,煤从气化炉上部加入,煤和气化剂逆流接触发生氧化、还原反应产生粗煤气,粗煤气经过喷淋冷却器用酚水洗涤,降温、除尘、除油后,再经过废热锅炉进一步降温达到180℃后,送至净化一氧化碳变换工号、煤气冷却工号、低温甲醇洗工号处理后,变成净煤气,然后一部分送至长输管线做哈市城市煤气,另一部分送至甲醇工段合成甲醇。     

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.     

非计算机专业“C语言”教学探讨

本文针对于非计算机专业“C语言”教学过程中存在的主要问题,阐述了如何设置课程和实验的问题,并对教学方法进行了探索,通过培养学生的兴趣、激发学生学习的积极性带动教学,取得了良好的效果。     

辣椒生产巧用植物生长调节剂(上)

1.ABT生根粉.用10毫克/千克的ABT4号生根粉水溶液浸泡辣椒苗根系10～15 分钟,然后定植,可加速生根,增强植株长势,早熟增产.     

浅谈新时期农村教育与生产劳动相结合

随着城镇化建设的高速发展,农村大部分初高中毕业生需要熟悉和掌握现代的生产手段、生产工具及生产方式。要达到这一点,就必须重新审视农村劳动技术教育的功能,深化农村劳动技术教育的改革。     

A/D转换技术及其发展

为了适应A/D转换发展的要求,A/D转换技术也变得越来越复杂。就A/D转换这一领域所应用的主要转换技术以及各自的特点做一简要的介绍,并由此推断出A/D转换技术的发展趋势。     

C语言编程的技巧探讨

虽然各种各样的开发工具层出不穷,C语言依然是最基础、最实用的程序设计语言之一。如何快速高效地掌握C语言的精华,是每个初学者普遍思考的问题。本文从程序设计的基本过程出发,给出了程序设计的基本思路,并结合C语言实际,提出学好C语言的方法和技巧,指出C语言中的知识要点和难点,使初学者可以有的放矢地学习C语言,起到事半功倍的效果。     

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.