某电解铅厂周边农田土壤和玉米中铅污染评价及同位素溯源研究

为探究铅在土壤-玉米-大气中的迁移转化行为,以某电解铅厂周边农田土壤和玉米为研究对象,采集距排烟口50 m、110 m、300 m、500 m、700 m、900 m和3 000 m处的土壤和玉米样品,利用原子吸收光谱仪(AAS)和电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)分别测定土壤、玉米和大气样品的铅含量和同位素比值。结果表明:电解铅厂周边的玉米均受到铅的污染,玉米根中的铅主要来自土壤,籽粒中的铅很有可能大部分来自大气,少部分来自土壤,茎中的铅很可能来自土壤而不是叶面传输;籽粒中的铅与叶片中的铅具有显著的相关关系(P0.01),相关方程为y=-0.0002x~2+0.0461x-0.4643,R=0.966 7。     

我国高校图书馆的微博发展状况和读者服务创新

在网络自媒体时代,越来越多的高校图书馆利用微博拓展其服务,而微博的许多优点也使其适用于图书馆的文献信息传递和读者服务。通过对新浪微博的数据调查,阐述了近年来高校图书馆微博的发展状况,探讨了微博给高校图书馆读者服务带来的创新,分析了微博的特点及其在图书馆服务中的适用性,提出了高校图书馆利用微博创新读者服务的具体对策。     

2种煤液化残渣氧化萃余物中杂原子化合物的鉴定

在40℃恒温水浴下用次氯酸钠对2种煤液化残渣进行氧化,将反应所得混合物用滤膜过滤,滤出液依次用石油醚、二硫化碳、四氯化碳和乙酸乙酯萃取,得到的萃取物用气相色谱/质谱(GC/MS)分析.根据分析结果系统地考察了2种煤液化残渣中所含杂原子化合物的分布,为从煤液化残渣中选择性地脱除这些杂原子化合物及提取高附加值化学品提供了一条路径.     

关于映射周期性的若干性质及其应用的注记

若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。     

古代大别山区蛮人部落的若干问题——大别山区文化特色的成因

古代大别山区的"蛮人"部落是多个民族部落的融合体。大别山区蛮人部落的解体,是长期渐进的历史过程。由畜牧转向农业,从单一的粮食生产到茶叶的主产区,内部经济生活的演进是蛮人部落解体的内力,多民族国家发展中的民族大融合是它的外力。大别山区蛮人部落的解体在隋统一时基本完成。大别山区文化的特征随之成型。     

情绪对创造性思维的影响:认知风格的调节作用

通过对214名大学生施测镶嵌图形测验,筛选出场独立型和场依存型被试各45人,通过自传体回忆方法分别诱发被试的高兴、愤怒和中性情绪,探讨情绪对创造性思维的影响,以及认知风格在情绪与创造性思维之间是否存在调节作用.结果发现:高兴和愤怒情绪均对创造性思维有促进作用,认知风格在情绪和创造性思维之间起调节作用,具体表现为对于场独立型被试,愤怒情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性;对于场依存型被试,高兴情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

大数据环境下的数据分析及应用研究

大数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。针对大数据的分析与应用面临的新挑战,文章重点阐述了文本分析、Web分析、网络分析及移动数据分析等数据分析技术,并从商务智能挖掘、公共安全预警等领域介绍了大数据分析与挖掘的热点应用。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。