《雨中的猫》中的二元对立结构

<雨中的猫>在乐趣/无聊二元对立不断重复的基础上,生动地传达出了由于社会性别的不同,男女主人公无法沟通,爱情已死亡,婚姻关系不正常的生活.     

柔化因子对广义预测控制稳定性的影响

在内模控制结构下，利用广义预测控制从对象至闭环特征多项式的系数关系，讨论了在Nu=1，λ=0的前提下，柔化因子。的选取对闭环系统稳定性的影响，并给出了根据阶跃响应系数保证闭环系统稳定的参数α的设计准则．这些理论结果为设计广义预测控制系统的稳定性提供了依据。     

哈尔滨市售五种伞形科饮片的显微鉴定研究

对哈尔滨市售的5种伞形科饮片进行显微鉴别研究.采用冰冻切片法制作哈尔滨市售的5种伞形科饮片组织切片,观察各饮片的组织特征.实验结果表明当归有较宽的木栓层,韧皮部、形成层环状排列,分布散落有油室,木质部射线宽广;柴胡的木栓层有7至8列细胞,韧皮部外侧常有油室,含木纤维;防风的木栓层细胞壁微木化,栓内层比较窄,有不规则长圆形油管分布.韧皮部比较宽,有较多油管分布,内部充满黄色的油状物,有弯曲射线,常与韧皮部组织分离而成裂隙,形成层为环状,木质部导管呈放射状排列,木射线含有1至2列细胞,木射线常见明显裂隙;独活木栓层细胞微木化,皮层窄,韧皮部较宽广,形成层呈环,有少量油室分布,木质部导管较少;羌活木栓层为10余列细胞,皮层菲薄、韧皮部多裂隙.形成层成环.木质部导管较多.韧皮部、射线和髓中均见分泌道,内含黄棕油状物.本实验能够为哈尔滨市售伞形科饮片的质量标准提供补充依据.     

级联LDPC编码的协作MIMO系统研究

为满足无线传感器网络应用MIMO技术的需求,构建了基于分簇的协作MIMO系统,并对传输过程进行了分析.针对系统受发射端簇首节点与协作节点之间信道质量影响较大,存在误码传播的问题,设计了级联LDPC编码的协作MIMO系统,详细分析了接收端LDPC分层译码算法的实现过程.仿真了簇首节点与协作节点之间相同信噪比情况下不同天线数目的误码性能,簇首节点与协作节点之间不同信噪比情况下相同天线数目的系统性能和2发1收、2发2收级联LDPC编码的协作MIMO系统性能,可以推广到多发多收系统.仿真表明:级联LDPC编码的协作MIMO系统可以有效地解决协作MIMO系统误码传播的问题,显著的提高协作MIMO系统的性能.并且仿真中接收端采用的LDPC分层译码算法,在相同仿真条件下,与传统的BP译码算法相比,收敛速度更快,纠错性能更好.     

春小麦品种Waxy蛋白亚基的电泳检测

淀粉粒束缚淀粉合成酶,亦称蜡质蛋白（Waxy蛋白）,是合成禾谷类作物胚乳直链淀粉的关键酶。直链淀粉的含量大小对小麦的最终用途影响较大,特别对面条品质的影响尤为重要。本实验用SDS-PAGE电泳方法对国内外115份春小麦品种（系）Waxy蛋白进行了鉴定,从中鉴定出Wx—B1亚基缺失材料16份;Wx—D1亚基缺失材料2份;而全部材料都含有Wx—A1亚基。3个亚基出现频率为Wx—A1〉Wx-D1〉Wx—B1。在所检测材料中没有发现3个亚基都缺失的或其中2个亚基缺失的类型。在缺失Wx—B1亚基的材料中以新疆的春小麦品种居多,占缺失Wx-B1亚基材料的56．3％。     

葛内生真菌Phoma macrostoma抗菌活性物质研究

从葛的茎中分离筛选得到一株具抗菌活性的内生真菌Phomamacrostoma.利用硅胶柱层析、凝胶Sephadex LH-20柱层析、薄层层析以及重结晶等各种分离纯化方法,首次从该植物内生真菌的发酵产物中分离到抗大肠杆菌、肺炎链球菌、番茄灰霉等具有广谱抑菌活性的一个化合物.经GC-MS及质谱分析,该化合物为邻苯二甲酸单(2-乙基己基)酯[mono-(2-ethylhexyl)phthalate].     

鸟粪石法同步回收发酵液中高质量浓度氮磷

以剩余污泥碱性发酵液为研究对象,考察鸟粪石沉淀法(MAP法)同时回收氮磷的最佳条件及对发酵液中有机物的影响.正交试验结果表明,分别以氨氮(NH4+—N)和正磷酸盐(PO43-—P)回收率为考察标准,四个环境因素的显著性分别依次为:nP∶nN>pH>反应时间>nMg∶nP、pH>nMg∶nP>nP∶nN>反应时间.各个环境因素的优化分析结果表明,最佳的回收条件为:pH=10.0、nMg∶nP=1.8、nP∶nN=1.6、反应时间为5 min,此时NH4+—N和的PO43-—P回收率分别为62.3%和94.1%,同时发酵液中的有机物随着鸟粪石沉淀的析出也略有减少.     

多方参与下的微分对策

应用集值理论讨论以两个局中人对抗为主体、 多个局中人间接参与的一类特殊微分对策, 给出了其极小极大控制的存在性定理.     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

Ⅲ类围岩凿岩爆破设计

本文探讨Ⅲ类围岩凿岩爆破设计，主要从工程地址情况，凿岩爆破参数的确定等几方面进行考证，进而得出相关实践数据，对围岩凿岩爆破设计有一定的考证作用。