甘肃省的比较优势分析

1、甘肃省的比较优势表现 甘肃省土地资源总量为4544.02万公项,人均占有量2公顷,居全国第5位.现有耕地面积348.8万公顷,占可用土地面积2731.41万公顷的12.77%,人均耕地2.08亩,居全国第6位,尚有近186.67万公顷土地可供开发复垦利用.省内各种林地资源面积396.65万公项,有白龙江、洮河、祁连山脉、大夏河等地的成片原始森林,森林中的野生植物达4000余种,野生动物中列入国家稀有珍贵动物的达54个种或亚种.甘肃省是我国五大牧区之一,草业资源丰富.各类草地资源面积1575.29万公项,其中天然草地1564.83万公项,占草地总面积的99.34%.多种类型的土地资源与特殊的气候、生物资源相结合,形成了发展甘肃特色农业的巨大潜在优势.     

2-(4-羟基苯氧基)丙酸乙酯的合成

以L-乳酸乙酯为原料，经酰化、缩合反应合成了2-(4-羟基苯氧基)丙酸乙酯．实验主要考察了催化剂、反应温度与时间、原料配比、溶剂用量、碱用量等因素的影响，荻得了优化的反应条件，收率达90％以上．经红外光谱、质谱对合成的化合物进行了结构袁征。     

防止电力机车蓄电池亏电措施及PSU改造探究

HXD3型电力机车PSU电源是机车电气控制的主要供电源,其工作的稳定性直接影响到机车的正常运用。针对机车因蓄电池亏电造成机破、临修故障易发的现象,再次分析机车蓄电池故障后的表现形式,制定防止HXD3电力机车蓄电池亏电的措施。同时为提高机车蓄电池充电器运用的稳定性,减少机车由于蓄电池充电器故障发生的故障,对PSU模块进行分析,通过设计改进驱动板能提高其可靠性。     

基于神经网络方法的集成式驾驶员跟车模型

为了提高驾驶辅助系统的跟车性能,基于神经网络方法建立了一种集成式驾驶员跟车模型.通过真实交通环境下的驾驶员实验获得了稳定跟车状态数据,并利用Kalman滤波器对数据进行了处理和估计.设计了以BP神经网络为核心的集成式模型结构,该模型以前车速度为输入,计算跟车过程中的两个特性参数并输入神经网络以模拟驾驶员控制的自车加速度.利用处理后的数据样本对网络进行了训练,并对该模型进行了仿真验证.仿真结果表明;神经网络模型具有模拟驾驶员跟车行为的能力,模型体现出较为准确的跟踪特性,并对不同的前车工况具有良好的适应性.     

快速凝固Al—Fe—V—Si合金薄带微观结构的热稳定性

通过示差热分析，Ｘ射线衍射，能谱分析和透射电镜观察，研究了快速凝固Ａｌ－Ｆｅ－Ｖ－Ｓｉ合金薄带微观结构的热稳定性，结果表明，室温时已存在立方结构的α－Ａｌ１３（Ｆｅ，Ｖ）３Ｓｉ相，呈近球形弥散分布；加热时α粒子长大，但直到５１０℃／１００ｈ粒子粗化仍不明显。升温到６５０℃发生相转变，出现多边形θＡｌ２（Ｆｅ，Ｖ，Ｓｉ）六方结构相；而经６５０℃／２５ｈ处理后观察到长条形析出相，其成分近似为（Ａｌ，Ｓ     

加强铁路疾病预防控制机构应急能力的思考

铁路疾病预防控制机构由于其点多、线长等特点,有别于地方疾病预防控制机构,特别是在应急处置工作方面。铁路疾病预防控制机构只有结合铁路企业的特点,坚持为职工家属和广大旅客服务的宗旨,制定切实可行的应急预案,建立快速集结机制,强化应急值班,加强应急人员待班,开展实战性应急演练,保持同当地疾病预防控制机构的联系,注重核实报告,科学储备应急物品,方能真正提升应急处置能力。     

基于高速开关阀的电控汽车辅助制动系统

为解决目前纵向运动控制系统通常采用的电子真空助力器(EVB)响应速度较慢的问题,设计了一种基于高速开关阀的电控汽车辅助制动系统.采用脉宽调制(PWM)方法对高速开关阀进行控制,然后对开环系统进行辨识,在辨识模型基础上设计PI控制器实现对制动压力的控制.试验结果表明 该系统的稳态误差小于0.1 MPa, 响应时间小于0.2 s; 该系统具有安装方便、与原制动系统可以很好兼容的优点.     

奥林匹克精神的人文价值及对学生人文素质的教育启示

运用人文社会学的方法,从人文价值的角度探讨了奥林匹克运动精神价值的本质及其人文价值,指出了奥林匹克运动的精神价值是人类社会进步的精义所在,进而探讨奥林匹克运动精神价值对提高学生人文素质的若干启示及注意问题.     

Identification Method of Urban Road Traffic Conditions in the Internet of Vehicles Environment

In accordance with the specific deployment way of infrastructure and data exchanging technology in the Internet of vehicles(IoV),the acquiring and calculating method for three basic traffic flow parameters in IoV scenarios,including traffic flow,speed and density,was researched.Considering the complexity of traffic flow and fuzziness of human thinking,fuzzy c-means clustering algorithm based on the genetic algorithm(GA-FCM) was adopted in soft classification of urban road traffic conditions.Genetic algorithm(GA) introduced into fuzzy clustering could avoid fuzzy c-means(FCM) algorithm converging to the local infinitesimal point,which made the cluster result more precise.By means of computer simulation,data exchanging environment in IoV was imitated,and then test data set was divided into four parts.The simulation indicates that the identification method is feasible and effective for urban road traffic conditions in IoV scenarios.