轧制道次间插入冷却对特厚钢板组织与性能的影响

使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验，研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果，采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm，强度为376MPa，-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm，强度为360MPa，-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层，晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加，钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.     

非均匀介质下的可调光流控器件及其生化应用

 探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上，主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先，在液液非均匀介质下，通过调节沟道内液体流速，控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布，从而得到其特殊的光学特性，例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次，在固体非均匀介质下，利用特殊的微流结构与液体相结合，实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。     

动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性，分析了中国关于实用性的相关规定，通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析，总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时，应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤，并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

电路特性的PSpice仿真方法比较

应用PSpice仿真软件的两种仿真方法,分析了串联型直流稳压电源的性能,比较了这两种仿真分析方法各自的优点.电路仿真实验表明,熟练掌握数种电路仿真方法是十分必要的,仿真方法对电路分析具有实际意义和作用.     

谈家庭害虫的危害及防治

家庭是人们生活居住的重要场所，伴人而居的害虫影响到人们的生活质量。因此，采用环境卫生防治、保管技术防治、化学防治、物理与机械防治、人工捕杀害虫等措施，能够有效地改善家庭生活环境。     

空气自动站监测与传统监测方法测定值的对比分析

为保证不同监测方法下监测数据的连续性、可比性以及正确判断环境空气变化规律，通过自动监测与传统的连续监测、五日法监测方法进行实验对比分析，找出传统方法与自动监测定值之间的偏差，探讨产生偏差的原因。     

托梁换柱技术在某砖混结构住宅改造中的应用

介绍了某砖混结构的住宅在旧城区改造过程中,运用托梁换柱的技术,将底层外墙拆除,改建为商铺的设计、施工等情况.     

地理新课程中环境教育的定位、目标与教学策略

地理课程在环境教育中承担主渠道作用。针对目前地理学科教学渗透环境教育模式成效不明显的现状，分析了两者目标的融合性，并提出了有效的教学策略。     

Solving Non-Uniqueness in Agglomerative Hierarchical Clustering Using Multidendrograms

In agglomerative hierarchical clustering, pair-group methods suffer from a problem of non-uniqueness when two or more distances between different clusters coincide during the amalgamation process. The traditional approach for solving this drawback has been to take any arbitrary criterion in order to break ties between distances, which results in different hierarchical classifications depending on the criterion followed. In this article we propose a variable-group algorithm that consists in grouping more than two clusters at the same time when ties occur. We give a tree representation for the results of the algorithm, which we call a multidendrogram, as well as a generalization of the Lance andWilliams’ formula which enables the implementation of the algorithm in a recursive way. The authors thank A. Arenas for discussion and helpful comments. This work was partially supported by DGES of the Spanish Government Project No. FIS2006–13321–C02–02 and by a grant of Universitat Rovira i Virgili.