成人高等教育质量监控体系研究论纲

加强成人高等教育质量监控研究,有利于实现成人高等教育教学的目标管理、精细化管理,也有利于实现成人高等教育的制度化、规范化和科学化.目前学界对成人高等教育质量监控的研究,虽然取得了不少研究成果,但还存在许多不足之处,需要进一步探讨成人高等教育质量的价值取向,全面把握当前成人高等教育质量监控工作的基本现状,从教学信息、教学督导、教学管理等方面系统构建起成人高等教育质量监控体系.     

铸造工艺仿真设计前处理及过程处理应用技术

以应用ProCAST和MAGMAsoft 2款软件为例，针对铸造工艺仿真设计前处理和过程处理每个环节的主要内容与使用方法进行了较为详细地归纳、分析和总结。提出了处理过程的技术路线，并系统地介绍了每项应用内容的操作平台与使用步骤，从而为高效地应用铸造工艺仿真设计提供理论和技术支持。     

普通话在线游戏学习系统的研究与应用

针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统.系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果.结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习.     

运用试验设计法优化某军品压铸弹尾工艺

根据某军品部件出现的问题，应用试验设计法成功地找出了最优组合，提高了该部件的强度，解决了该强度问题，使生产得以正常进行。     

经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

ZD15振动机除铁原理

去除粉状耐火材料、玻璃原料、电瓷物料中的铁磁物质，目前工业上普遍采用酸洗法。但该法生产周期长，效率低，成本高。而振动电磁除铁不但可快速、高效、低耗地除去这类物料中的铁磁杂质，且操作简便。本文给出了所设计的除铁器的振幅、生产率及振体空间在励磁回路中所需的磁感应强度等基本设计参数，为结构设计提供了理论依据     

浅谈智能模糊控制恒压供水系统

文章介绍在变频恒压供水系统的基础上采用智能模糊控制等特性来完成恒压供水。     

论社会主义民主发展道路和指导原则：学习邓小平社会主义民主建设思想

邓小平提出民族制度化、法律化思想，为我国民主建设健康发展提出了一条正确的发展道路。民主制度化、法律化的实践，有效地保障了人民民主权利，规范了人民行使民主权利的行为，使建设法治国家目标的实现了可靠的保证。为使我国民主建设实践在正确道路上顺利前进，邓小平还提出一系列的指导原则，强调社会主义民主建设，必须在共产党的领导下，有秩序地进行；必须从国情出发，切合中国实际；必须保证国家兴旺发达和长治久安。     

噬菌体展示禽流感病毒抗原变异性基因片段文库的构建

构建T7噬菌体展示禽流感病毒抗原变异性基因片段文库. 首先， 从Gene Bank中查找筛选禽流感病毒抗原变异性基因, 将其截短、 修饰、 简并后得到禽流感病毒抗原变异性基因微阵列. 其次， 将合成的禽流感病毒抗原变异性基因片段文库扩增、 酶切, 链接到双酶切后的T7噬菌体载体基因上, 构成重组噬菌体DNA. 最后， 重组噬菌体DNA经体外包装和扩增, 得到T7噬菌体展示文库, 并进行T7噬菌体展示文库滴度、 重组率和免疫活性测定. 实验结果表明, 从Gene Bank中查找、 筛选、 剪切和修饰共获得96 258条序列构建T7噬菌体展示文库, 原始文库滴度为3.6×107个菌落/mL, 重组率大于90%. 用禽流感病毒H5N1抗体进行捕获, 经聚合酶链式反应(PCR)鉴定, 得到理想目的条带, 证明噬菌体表面展示蛋白具有抗原活性, 可用于禽流感病毒感染患者的快速检测及抗原表位筛选.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.