铝对大蒜根尖细胞有丝分裂的影响

用不同浓度的三氯化铝分别处理大蒜根尖6h,18h,24h,结果表明:各处理组均对大蒜根尖细胞有丝分裂产生抑制.随着处理液中铝浓度的升高及处理时间的加长,有丝分裂指数呈现规律性的变化:染毒的根尖细胞有丝分裂指数明显低于对照组,并随着作用时间的延长快速下降,随着浓度的升高先减后增再减,说明三氯化铝具有细胞分裂抑制剂的作用.不同浓度的三氯化铝在不同处理时间内均能诱使大蒜根尖细胞发生染色体畸变.     

“后奥运”时代构建我国竞技运动员文化教育模式的研究

本文以科学发展观为理论指导,采用文献资料法、逻辑分析法等研究方法,由解析我国竞技运动员文化教育现状及存在的问题入手,提出构建我国竞技运动员文化教育的模式,目的是倡导回归文化教育母体,做好"体教结合",培养文武双全的竞技体育后备人才。     

高层建筑结构的自振周期的计算与实测

从计算与实测的角度,分别介绍了获取建筑结构自振周期的几种主要方法．简述了周期计算方法适用范围;着重介绍了结构周期实测的脉动分析法,并将该方法与其它两种周期实测方法进行了比较,指出了方法所得实测结果差异的实质．最后通过计算周期与实测周期的比较分析,指出了对计算周期进行折减的必要性以及周期计算经验公式的作用．     

新时期档案管理工作探析

分析了档案管理工作在社会转型期面临的机遇与挑战,指出档案管理工作只有改革、转型、创新和发展,才能在社会生活中发挥更大的作用。     

基于混合神经网络的序列推荐算法

为了提高推荐算法的推荐性能,在序列建模过程中,针对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)无法并行运算导致建模速度与准确度较低,以及在偏好预测过程中对用户不同阶段偏好没有动态融合的问题,提出了一种基于混合神经网络的序列推荐算法.在算法模型的用户交互序列建模阶段,考虑到用户近期偏好变化频繁...     

基于LSTM的弹道导弹主动段轨迹预报

弹道导弹主动段长周期轨迹预报能够为导弹防御系统提供早期预警信息。传统的轨迹预报方法大多集中在导弹的自由段与再入段,通过解析法、数值积分法或函数逼近法推断未来时刻目标的状态。由于弹道导弹在主动段会受到多个未知作用力的影响,其轨迹预报相比自由段与再入段更具挑战性。为此,本文提出了一种基于长短时记忆(long short-term memeory, LSTM)网络的弹道导弹主动段轨迹预报方法。首先,根据导弹主动段动力学模型与弹道参数典型取值生成用于网络训练的大规模轨迹样本;其次,设计了基于深度LSTM网络的弹道导弹主动段轨迹递归预报方法;最后,与基于数值积分法、多项式拟合及反向传播神经网络的轨迹预报方法的实验对比,表明了所提方法在主动段轨迹预报上的优越性。     

一类单种群差分模型的混沌控制

针对一类具有物种流动时特定区域内的种群增长差分方程模型,采用数值模拟方法给出了Lyapunov指数随参数变化的图形,验证了混沌现象的存在.采取OGY参数微扰法进行混沌控制,使种群稳定到不动点和周期2轨道,消除了种群的混沌现象.仿真结果验证了控制的有效性.     

基于R/S分析的深圳股票市场分形特征分析

利用R／S方法考察了深圳证券交易所六支股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价四个变量的分形特征．研究表明单支股票的价格分形维数具有唯一性;同时股票市场具有短周期性,说明了我国股市的投机特征．     

长纤维高速过滤器的运行动力学研究

为对长纤维高速过滤器的模拟分析、运行控制及效果预测提供理论依据,在深入分析长纤维高速过滤器深层过滤机理及积泥形态的基础上,结合试验观察,借鉴半经验、半理论模型,建立了用以表征长纤维高速过滤器运行特性的水头损失方程及传质动力学模型.通过大量试验测定和对初始滤速为30 m/h时的模型计算与实测结果的比较表明,除沉淀出水过滤前期滤出水浊度计算值与实测值误差较大外,其余各范围计算值均吻合良好,证明了假设的合理性及模型的有效性.     

基于LEAP的中国钢铁行业CO2减排潜力分析

为了评估中国钢铁行业CO2减排潜力,利用长期能源替代规划系统(long range energy a lternatives p lann ingsystem,LEAP)软件建立了LEAPCh ina模型。用该模型模拟了3个不同情景下中国钢铁行业2000—2030年CO2排放量及相应的减排潜力。根据减排成本评估其可行性并识别重点减排技术。模拟结果表明,相对基准情景,当前政策情景和新政策情景下的年均CO2减排量分别为0.51亿t和1.07亿t,所需要的总的额外资金投入分别为93.4亿美元和809.49亿美元。因此,钢铁行业具有一定的CO2减排潜力,实现减排主要通过行业结构调整和技术进步。如果目前制定的政策措施得到有效实施,那么可以以较低的成本实现减排;但是进一步的减排受制于高昂的成本。