聚阳离子海镁溴铵与DNA之间相互作用的光谱分析

本文用紫外光谱、显微傅立叶变换红外光谱和圆二色光谱对聚阳离子海美溴铵(PB)和DNA之间的相互作用进行研究。以溴化乙锭作为与DNA结合的荧光探针,考察PB对其结合体系的影响。荧光分析结果显示,PB与DNA的相互作用可能对DNA二级结构的构型产生影响。IR光谱表明,PB通过磷酸基团和DNA碱基与DNA发生相互作用,DNA/PB复合物的形成引起DNA二级结构的构型变化,这一点也在CD光谱分析中得到验证。     

Zn^2＋和CO^2＋对汽车件无镍常温磷化膜性能的影响

由于Ni2 污染环境,汽车磷化向无Ni或低Ni方向发展,采用扫描电镜(SEM)研究了Zn2 ,Co2 浓度对常温低锌汽车磷化膜性能的影响,对磷化液中添加不同量Co2 所形成的磷化膜做了对比试验.证实Co2 能细化磷化膜的晶粒形态,同时使磷化膜晶粒由片状向柱状转变;耐碱蚀试验表明,当Co2 从0.084g/L增加到0.420g/L时,在碱液中15min后的失重量从1.07g/m2下降到了0.60g/m2,这表明磷化液中Co2 的加入能提高磷化膜耐碱性,有利于提高随后的电泳涂膜的附着力(均达到1级)和耐冲击性能.试验证明,在汽车常温磷化中采用Co2 取代Ni是一种可行的方式.     

波浪形自由曲面网壳参数化建模及稳定性分析

以波浪形自由曲面网壳为研究对象,介绍了其几何特征,归纳了相应的几何特征参数.利用Grasshopper平台实现了波浪形自由曲面基于NURBS理论的参数化构形和基于等参线分割的参数化网格生成.该方法可对波浪形自由曲面壳方便地实现凯威特型、肋环形、肋环斜杆型、斜放四边形网格等网格形式的参数化建模和网格尺寸调整.在此基础上,进行了球面网壳和不同程度波浪特征的波浪形自由曲面网壳的稳定性对比分析.结果表明,在球壳基础上引入波浪特征会改变结构刚度的分布,且随着波浪特征值的加大,结构极限承载力和整体刚度呈现先减小后增大的趋势.     

广西柳州发电有限责任公司2012经营情况分析

目标，并确定财务预算编制的政策，由财务部门下达到各预算执行部门。各预算执行部门根据财务部下达的财务预算方案对本部门的预算提出方案，于10月底前上报企业财务部门。财务部进行审查汇总，提出综合平衡的建议，并与各执行部门进行充分的协调、修改。由财务部门在修整的基础上，编制出企业财务预算方案，在11月中旬报上级管理部门，上级主管部门依次上报，最终在12月底批复预算，这样在次年1月1日，年度预算就可以正式地贯彻实施。     

针对LID型道路绿化带土壤渗透性能的改良

城市化所伴随的不透水路面的剧增导致城市暴雨径流量的剧增、水补给量的剧减以及雨水面源污染的加剧,引发水涝、水源枯竭、水污染等一系列城市水危机问题。为了解决这些问题,基于国际先进的低影响开发(low impact developtment,LID)策略,提出构筑LID型城市道路绿化带控制城市内涝、地下水补给不足与雨水面源污染问题的新策略,并选取对磷素具有良好吸附性能的厦门本地天然红壤土作为代表,开展LID型道路绿化带土壤渗透性能的改良研究。结果表明:厦门本地天然土壤的红壤土渗透系数仅为1.631×10^-4cm/s,不适用于LID型城市道路绿化带,但加入质量分数为15%～35%的砂子及5%的腐殖土可改良成LID型城市道路绿化带中所需的人工改良土壤。此外,粒径分析结果与相关文献均表明具有适宜渗透性能的改良土壤其主要成分砂粒的质量分数在60%以上。     

基于ZigBee和GPRS的智能家居系统设计

设计一种基于ZigBee和通用分组无线服务(GPRS)的智能家居远程监控系统,该系统采用CC2430及传感器构建ZigBee家庭局域网,并通过GPRS网络与Internet客户端软件实现远程监控。给出系统硬件原理及上位机软件实现方法,包括节点设计、网络拓扑及组建流程、客户端软件设计等。实际测试结果表明,该系统稳定可靠、方便扩展、界面友好。     

ESI－1型电子束焊机微机控制系统

介绍了微机在电子束焊机中的应用。从提高电子束焊机的自动化 程度、降低电子束焊机在实际生产过程中的操作难度出发,通过引入微机控制技术,使电子 束焊接技术的整体实用水平有较大提高。     

提升食品检测技术 严防不安全食品流入市场

正一、食品安全检测技术存在的主要问题食品安全检测设备不够先进。在利益的诱惑下,不法商家将一些违法违规的、新型的化学成分添加到食品当中,但是食品检测结构落后的设备无法对这些物质进行有效检测,为食品安全埋下隐患。检测设备的落后,一方面是由于资金缺乏,另一方面是相关设备的引进和应用复杂,这些因素都影响了食品检测设备的更新速度,不能适应当前食品安全检     

机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战与展望

渗流的不良影响会提高溃坝风险,利用机器学习精确预测渗流情况对于确保大坝的安全和稳定至关重要。综述了机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战和出路。机器学习不仅可以预测大坝的渗流性态,而且能够识别渗流预测中大坝渗透系数、地下水位等关键参数。人工神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法已经被广泛应用于大坝的渗流预测,集成算法通过整合多种算法的优势,大大提高了预测准确性。机器学习模型在数据数量和质量、模型可解释性、复杂性、可扩展性以及部署和实现等方面仍存在诸多不足。未来的研究方向包括开发先进的机器学习算法、创建物理-数据双驱动模型和可解释模型、加强试验测试和验证等。相关成果可为基于机器学习模型的大坝渗流预测研究提供参考。     

浅谈项目投资管理风险

进入90年代后期,特别是"十五"期间,我国为推动经济的发展,实行扩大内需、加大发债等积极的财政政策,全国各地加大基础设施投入,各地上马项目较多,都在争取政策、争取资金,这势必存在着项目投资管理上的风险.为了搞好项目,降低风险,有必要对项目管理进一步探讨. 1.项目资金的落实十分重要 当前阶段,各地项目纷纷上马,各地政府更是加大招商引资力度.不管什么渠道、什么方式,只要是合法资金就可引来,招商引资成为各地政府一个重要任务.而对于一个建设项目来说,没有认真地论证、详细地规划、强有力的管理队伍,这种资金的到来势必构成较大投资管理风险.任何一个环节出问题,都会导致整个项目运作失败.特别是资金能否全面落实到位尤为重要.例如蚌埠火车站广场旁环淮大厦项目,当时有外方资金和当地某银行合作,经过认真论证,认为此地段商业价值高,有投资价值,并享受当地优惠政策.经过详细规划和设计,在资金还没完全到位的情况下,进行招投标.施工单位为了能拿到工程,也没详细考察业主资金情况,于1996年匆匆动工.由于基础投入太多,不到1年资金枯竭,市场又有变化和其他原因,外方不愿再追加资金,结果施工单位被迫停工.至今只是基础和1层,工程仍在停工,造成多方损失.这说明项目运作资金到位十分重要.