全球化视阈下的文化选择

当下，全球化是一个被广泛关注和讨论的话题，全球化必然对文化带来强大的冲击。对全球化下的文化发展趋势，我们应抱有理性态度：即全球一体下的文化样态不可能是各民族文化融合式的趋同，亦不可能完全在自我封闭中共存，而应该以一种文化对话的方式展开，这种跨文化的对话必须建立在彼此尊重的基础上进行。     

计算机联锁ATS误操作搜索算法设计

计算机联锁自动测试系统用模块化的计算机程序代替大部分传统手工测试项目，大大提高了测试效率，降低了测试出错机率。其中对可能的误操作的测试是对联锁系统的安全性有着关键性影响的重要部分。本文提出了误操作指令的搜索算法，实现了用较低的时间复杂度搜索得到所有可能的误操作指令，以逐一对其进行测试。     

网格和密度的聚类算法在CRM中的应用

聚类分析是数据挖掘领域中一种非常有用的技术,它用于从大量数据中寻找隐含的数据分布模式,主要有分割法、层次法、密度法、网格法和模型法等。该文主要讨论数据挖掘中一种基于密度和网格的聚类分析算法及其在客户关系管理中的应用。该算法具有较高的聚类效率而且容易实现,可以发现任意形状的聚类,时间复杂度低,聚类精度高,适用于数据的批量更新。该文还提出增量式聚类技术,它不仅能够利用前期聚类的结果,充分提高聚类分析的效率,而且可以降低维护知识库所带来的巨大开销。实验证明了算法的有效性。     

1.8万吨“泰安口”号半潜船

我国首艘海洋工程大型特种船舶——1．8万吨“泰安口”号半潜船，正式交付中国远洋运输（集团）总公司。这艘由广州广船国际股份有限公司建造的半潜船填补了我国造船业在半潜船建造上的空白，并将对促进我国国民经济与国防建设发展，提高我国造船业在世界上的地位起到积极的推动作用。     

天冬氨酸/谷氨酸共聚物的可生物降解性

天冬氨酸/谷氨酸共聚物(PAG)作为一种新型水处理剂,考察其环境友好性十分必要.采用CO2产生法(ISO9439)研究共聚物(PAG)的可生物降解性.结果表明,相对分子质量Mw=3000的共聚物(PAG)10 d和28 d的降解率分别为34%和79%,为易降解阻垢剂;PAG的可生物降解性受谷氨酸比例和共聚物相对分子质量的影响;PAG具有优良可生物降解性的原因可能在于分子中存在较多的—COO-和C—N骨架.研究还发现,Cu2 的存在导致PAG的生物降解性下降,Cu2 抑制了生物酶的活性,而且这种抑制作用不是线性的,可能存在"低剂量效应".     

厚壁圆筒热冲击作用下的应力场

针对热冲击的瞬时特性,在运用Laplace变换求解厚壁圆筒内部受热冲击作用温度场的基础上,求解了圆筒的热应力响应,探讨了热应力随时间变化和随圆筒内外径比变化的规律,为研究管式反应器减小热冲击损伤提供了理论参考.     

硅基双轴谐振式微机械加速度计的设计与仿真

分析了谐振式微机械加速度计的工作机理,提出了一种新颖的硅基双轴谐振式微机械加速度计的结构形式。该结构采用一个质量块敏感两个正交方向的加速度,设计的弹性支撑结构巧妙地实现了正交方向的解耦,且结构稳定性好。用MATLAB软件分析了结构参数对性能指标的影响,用ISIGHT软件优化出结构参数,用ANSYS仿真软件对结构进行了静态分析和模态分析,验证了提出结构的设计思想和优化参数的可行性,设计了可实现的工艺流程。     

微波功率器件的滤波器测试电路

在微波电路原理和半导体器件物理的基础上,设计和模拟了三种用于微波功率器件的测试电路,并且设计了与之配套的测试夹具.采用矢量网络分析仪对该测试电路和夹具,在3～8GHz范围内进行了小信号测试.模拟和测试结果表明,采用阶梯阻抗滤波器偏置网络的测试电路性能较好,比采用扇形线偏置网络的测试电路具有更宽的带宽.该滤波器偏置电路能够用来在整个C波段,即在4～8GHz内对微波功率器件进行测试.但是,微带叉指耦合电容没有起到取代贴片隔直电容的目的,原因是该结构对参数精度要求高,而PCB制作工艺无法满足这个要求.     

生长温度对RF-MBE外延InAlGaN的影响

利用射频等离子体辅助分子束外延(RF-MBE)技术在蓝宝石衬底上外延了铟铝镓氮(InAlGaN)薄膜,研究了生长温度对RF-MBE外延InAlGaN薄膜的影响.X射线衍射测量结果表明,不同生长温度下外延生长的InAl-GaN薄膜均为单一晶向.卢瑟福背散射(RBS)测量结果表明,随着生长温度的提高,InAlGaN外延层中In的组分单调降低,Al和Ga的组分都有所增加.扫描电镜(SEM)的测试结果表明,在较高温度下(600和590℃)生长的In-AlGaN存在裂纹,580℃生长的四元合金表面比较平整,在570℃温度下生长的InAlGaN表面存在很多颗粒状突起.     

基于关联规则的Apriori算法的可视化实现方法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了优化.该算法以经典的Apriori算法为基础,改进后的算法在运算速度明显好于Apriori算法.同时,还介绍了一种基于Apriori算法的可视化挖掘模型[1],并讨论了该可视化模型的实现方法.