海上电泵结蜡井热循环洗井工艺参数优化设计

为探索海上油田电泵举升结蜡井热循环洗井工艺井筒温度场分布规律，综合考虑潜油电机增温、电缆散热、热流体注入量、注入深度、注入温度、结蜡管段传热和海水空气导热的影响，基于热能守恒原理，建立了电泵井结蜡热循环洗井工艺井筒温度场计算模型，分析了热流体注入温度和注入量对混合产出流体的井筒温度分布的影响。研究结果表明，随着注入量的增加混合产出液沿程井筒温度增加，随着注入温度的增加混合产出液沿程井筒温度增加。该方法可有效指导现场措施工艺的实施，达到延长结蜡井的清蜡周期、延缓产液/产油量下降速度的目的。     

0#柴油水溶性成分对僧帽牡蛎(Ostrea cucullata)谷胱甘肽硫转移酶活性的影响

在实验条件下,将僧帽牡蛎(Ostrea cucullata)分别置于含有低(0.5 mg/L)、中(2 mg/L)和高(5 mg/L)3种浓度0#柴油水溶性成分(water-soluble fraction,WSF)的海水中,在污染后1,4,7,11,15 d采样,15 d后转入清洁海水中进行6 d的恢复实验,采样.测定消化腺和鳃谷胱甘肽硫转移酶(GST)的活性.结果表明:正常生理条件下鳃GST活性高于消化腺;消化腺和鳃GST活性随污染时间的延长先被诱导后逐渐下降,并存在一定的剂量-效应关系,可作为监测海洋石油污染的生物标志物;解除污染后,GST活性恢复到对照组水平.     

基于Protel的信号完整性分析

文章讲述了信号完整性包含的内容、解决措施；介绍了利用Protel对PCB板进行信号完整性分析，并通过Protel仿真给出采用端接技术后信号质量的提高．     

冶勒自然保护区大、小熊猫主食竹类微量元素的初步研究

冕宁冶勒自然保护区内大、小熊猫均以鹅热竹（Ｂａｓｈａｎｉａｓｐａｎｏｓｔａｃｈｙａ）为主要食物．经采取其竹叶。竹笋和不同年龄的竹茎进行微量元素测定，并应用原子吸收光谱对Ｚｎ，Ｃｕ，Ｍｇ，Ｆｅ，Ｃａ，Ｍｎ，Ｋ等７种元素的含量进行分析，结果表明竹叶和竹笋中微量元素含量高于竹茎，尤其是竹叶含量最高，同一年龄竹子在不同季节里和不同年龄竹子在同一季节里其微量元素的含量有差异．     

面向生物信息学计算的网格工作流系统

针对生物信息学网格计算需求,提出了一种网格工作流管理系统模型,系统以Web方式为用户提供服务,通过与软件模块的交互实现良好的可定制的人机交互界面,使得不熟悉网格计算和工作流系统的人也可以快捷直观地操作使用.该系统能够自动地对工作流任务进行调度,然后通过网格中间件进行执行,并对任务进行监控和管理.论述了该系统的框架和实现原理,通过一个生物信息学计算实例说明工作流的定义、描述和使用流程;并且,通过与中国教育科研网格公共支撑平台CGSP工作流系统的对比,说明了该系统在可视化、便捷性上更符合生物信息学计算需求的特点.     

国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法

在现实生活中信息的不完备现象广泛存在,等价关系不一定成立,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.从信息论角度出发引入信息熵的概念,提出了不完备信息系统中知识熵的度量方法,定义了信息观下不完备信息系统知识约简的方法,分析并讨论了与现有其他约简定义的关系,给出了一种基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法,通过仿真实验说明了该算法对于不完备信息表知识约简是可行的.     

稀土光致发光材料的研究现状和应用

本文就稀土光致发光材料进行了分类 ,对其发光特性作了简要介绍 ,综述了其开发与应用的历史与现状 ,并介绍了其目前在各个领域的应用产品 .     

基于字词混合和GRU的科技文本知识抽取方法

知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。