2014-2017年除夕期间燃放烟花对南昌市空气PM2.5的影响

文章根据中国空气质量在线监测分析平台PM2.5污染物监测数据,定量评估南昌市2014-2017年除夕期间集中燃放烟花爆竹对大气PM2.5质量浓度的影响。结果表明:南昌市2015年除夕的降雨有效抑制了燃放烟花爆竹引起的对大气PM2.5浓度的增高速率。南昌市2014年、2016年和2017年除夕燃放烟花爆竹对大气PM2.5的贡献量分别为65.8、102.9、21.2μg/m~3,燃放烟花爆竹对空气中PM2.5的质量浓度增加显著。限制烟花爆竹的燃放可显著提升南昌市除夕期间的空气质量。     

优质杂稻新组合丰优香占不同移栽密度试验总结

丰优香占是江苏省里下河地区农业科学研究院选育的籼型三系，优质杂交水稻新组合，该品种具有穗大粒多，单产较高，品质好，生育期适中等优点。2004我县引进试验，选送样品参加第三届中国优质大米博览交易会评选获全国十大金奖。为了摸索该品种在我县海拔800米稻作区栽插的最佳密度，为大面积生产提供量论依据，同时为我县发展优质稻订单生产，做大做强“大凉山”优质米品牌提供品种和技术贮备。2005年根据省站的安排，我站特进行试验，现将试验结果总结如下：     

Web-Based Information Extraction Technology

Information extraction techniques on the Web are the current research hotspot. Now many information extraction techniques based on different principles have appeared and have different capabilities. We classify the existing information extraction techniques by the principle of information extraction and analyze the methods and principles of semantic information adding, schema defining,rule expression, semantic items locating and object locating in the approaches. Based on the above survey and analysis,several open problems are discussed.     

基于B/S模式的年度考核管理系统的设计与实现

本文阐述了新疆师范大学年度考核管理系统的功能、设计与实现。     

黄磷废水处理系统中氰降解菌的筛选

首次对含有氰化物的黄磷废水进行了氰降解菌筛选优化,共得耐氰菌20株,其中有9株的降氰率在90％以上,且AB2001003菌株降氰率在97.1％以上.该菌能在72 h内使含CN~-50mg·L~(-1)的黄磷废水降至0.5 mg·L~(-1)以下,达到国家一级排放标准.该菌的最佳生长pH7.7,最佳温29℃.     

轧制法生产高复基比不锈复合钢板和钢带的开发应用

不锈钢复合板既具有不锈钢的耐腐蚀性、耐磨性、抗磁性、豪华性和装饰性;又具碳钢良好的可焊性、成型性、拉延性和导热性,还可节约镍铬合金、降低成本,因而具有广阔的发展前景,值得大力推广应用.     

浅谈日语教学中讲授日本文化的必要性

是文化的载体,也是文化的重要组成部分。在日语教学中引入日本社会文化背景知识,有利于熟练掌握日语和正确运用日语进行交流。本文就日语教学中讲授日本文化的重要性、讲授内容和方法等作了简要的论述。     

电子商务与网络技术贸易的发展

电子商务是以数据电文交换为手段,以有形商品的间接贸易和无形商品的直接贸易为基本业务的一种商务形式。电子商务不仅改变了传统货物贸易和服务贸易的形式和结构,还改变了技术贸易的形式和结构。在因特网上可以通过数据电文的方式买卖专利技术、技术秘密、电脑软件,进行技术咨询和服务,进行知识产权转让和使用许可,直接由供方的计算机将数据电文传送至买方的计算机,而无需你来我往。这显然是一种使知识产权和技术的拥有者和使用者都能够以低成本进行高效率交易的模     

三峡茶诗散论——茶与文化名人的情结透视

三峡茶诗是中国茶诗的一部分，体现茶与文人的一种情结，在三峡茶、茶文化传播过程中发挥了重要的作用。从三峡茶诗角度分析茶与文化名人的情结现象：一是三峡茶作为文化载体，其沃土之深厚，给人以强烈的感受；二是文人善于捕捉茶中信息，以致触茶生情，以茶说事；三是茶诗多有寄托，故文人常知茶性通人性，以此抒发其淡泊明志，宁静致远之情绪。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。