水中有机物的光催化降解活性与其结构关系

选取一组芳香族化合物作为研究对象，以ＴｉＯ２为催化剂、高压汞灯照射研究其在水溶液中的光催化降解情况，以半衰期ｔ１／２表示化合物的光催化降解性能。利用正辛醇／水分配系数ｌｏｇｋｏｗ和分子连接性指数对该类化合物进行相关性分析，建立定量结构－光催化降解性能关系模型。结果表明：分子连接性指数１Ｘｖ，２Ｘｖ，３Ｘｖｐ和（３Ｘｖｐ＋３Ｘｖｃ）与半衰期ｔ１／２有较好的相关性。     

中介语、语言输入假设和最近发展区三个概念的比较和联系

本文旨在通过比较和探询中介语(interlanguage),语言输入假设(input hypothesis)和最近发展区(ZPD:zone of proximal development)三个概念的联系,指出对外语教学的启示。笔者认为维果茨基(L.Vygosky)的最近发展区和Krashen提出的i 1有很强的内在联系,但两者考虑的角度、出发点不同,前者是目标和结果;后者是方法手段,两者都是在二语习得过程中不断前进变化的,这一过程就是学习者的中介语系统不断动态发展的过程。     

小议高职高专英语学习

老师应当如何针对高职学生的特点,在课堂上激发学生的学习兴趣,从而创造良好的学习氛围?教师要发挥好本身的引导作用,在新形势下不断探索新方法;同时要开展内容广泛、形式多样的英语课外活动等;要与学生建立新型师生关系,重视师生情感交流。     

人地关系的协调及展望

人地关系研究是近代地理学发展的基础,本文从人地关系的含义和人地关系关系协调概念的含义出发,阐述协调人地关系的依据和原则,最后谈到我们时代面临的机遇与挑战,试图说明处在我们这个时代的人地关系的重要性。     

基于黄金关系的粗糙集模型及其应用

粗糙集的核心概念是基于等价关系的上下近似.给出了基于黄金关系的粗糙集模型,并研究了该模型的简单应用.     

电子商务环境下客户关系管理研究

随着电子商务时代的到来,企业的管理方式、个人以及家庭的工作生活方式等都有了很大的改变,此时传统的客户关系管理逐渐暴露出它的局限性。文章通过深入研究客户关系管理以及电子商务的相关理论,提出了电子商务环境下的理想CRM体系,并根据体系提出其实施的规则,为电子商务环境下的客户关系管理提供了新的思路和方法。     

生物多样性与传染病风险

近半个世纪以来,新发传染病(多为涉及多宿主的人兽共患病)正在以前所未有的速度不断增加,不仅严重威胁人类健康,还影响着农业生产和野生动物保护。因不同宿主对病原的传播能力具有种间差异,宿主群落结构能够显著地影响病原的传播动态和传染病风险。多样性,作为表征群落结构的重要指标之一,其和传染病风险间的关系(即多样性-疾病关系)是传染病生态学研究的核心问题之一。尤其是“稀释效应”(即提高宿主多样性能够降低疾病风险)的提出引发了广泛的关注。虽然稀释效应得到了众多实证研究的支持,但其普适性仍然存在争议。笔者围绕多样性-疾病关系,介绍稀释效应的生态学机制、普适性及其产生的前提条件。并就3个方向总结了稀释效应的研究进展:①稀释效应的尺度依赖性;②宿主局部灭绝风险和其病原传播能力间的关系;③多样性对疾病风险的身份效应。此外,还分析了近期关于多样性-疾病关系研究框架的拓展,即从物种多样性拓展到谱系多样性;从单一疾病风险拓展到疾病总负担。最后,就未来可能的研究方向提出展望,认为未来研究需探讨分析生境破碎化、非宿主以及群落功能多样性在多样性-疾病关系中的作用。     

P-集合的记忆特征研究

P-集合(packet sets)是一个集合对,它由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)共同构成;利用P-集合的概念与结构,给出内P-集合的f-记忆集合概念,内P-集合的f-记忆度量方法;f-变异度量方法;提出内P-集合的f-记忆f-变异关系定理;外P-集合的軃f-记忆集合概念,外P-集合的軃f-记忆度量方法;軃f-变异度量方法;提出并证明了外P-集合的軃f-记忆軃f-变异关系定理。     

自然约束下的现代科技与社会关系模型探究

以往的STS研究多着眼于科学、技术和社会三者之间的关系,难以从根本上揭示和解决能源短缺和生态恶化的问题,只有把自然纳入到STS学科之中,让自然成为STS中的已构成成分,才能更好地审视人类发展过程中所带来的自然和社会中的问题,真正实现人类的可持续发展。通过建构模型的方式把自然纳入到STS的学科体系之中,分三个部分揭示了自然对科学、技术和社会的约束作用,并提出把自然因素纳入到STS的体系之中,是科学技术与社会关系在新的历史情况下的探索,意味着STS是作为主体的人对以科学技术为中介的人与自然关系的一种适应时代要求的重构。     

基于关系挖掘的跨模态行人重识别

基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略。提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器。首先,通过双流主干网络实现了全局和局部特征对齐;其次,通过负相似度挖掘模块提升了图像-文本对特征辨别的细粒度;最后,通过关系编码器模块分别学习图像和文本中隐含的关系信息,实现关系级别的特征对齐。在CUHK-PEDES数据集和ICFG-PEDES数据集上的实验结果证明,文中方法能够达到较高的识别精度。