提高消防救援行动训练效能的思考与研究

根据消防队伍当前救援训练现状和执行救援行动的特性需求,论证将血谱成像(Transdermal Optical Imaging,TOI)技术引入消防救援行动的必要性和可行性,最后分析引入血谱成像技术需要考虑的问题.以此来提升战士在执行高强度救援行动、训练中的效能.     

浅谈港区码头后方堆场混凝土面层裂缝控制

港区码头后方堆场混凝土面层具有较强的抗压能力,但超宽大面积的混凝土面层一次施工时更容易产生裂缝,从而影响结构使用功能,降低结构的耐久性。对于单幅浇筑宽度12m进行分缝浇筑施工的堆场混凝土面层,通过规范施工过程控制,能有效控制裂缝的产生,减少断板率,提高工程质量。     

投稿须知

1稿件内容要求《中国宝玉石》杂志面向社会征稿的版块有:理论研究、学科前缘、教研实践、名家与名校,另设"设计与创作"版块,刊登设计作品图稿及简介。1.1理论研究:包括以下三类文章:(1)选定某种宝玉石作为研究对象,对其宝石学及岩矿特征、谱学特征、光学特性、热力学性质等进行测试分析,可涉及新宝石种类介绍、宝玉石定名、宝玉石质量评价、优化/处理/合成品鉴别、成因产状推断等方面,以分析技术及其应用为核心,突出文章采用的多种分析测试技术以及取得的成果、发现和创新,鼓励学科交叉。     

基于法国规范的混凝土箱涵的设计及应用

为研究法国规范中混凝土箱涵的设计和应用，对混凝土箱涵进行力学性能分析，选取箱涵在B系列荷载体系下的2种模型的6种工况进行了力学分析。建立了与箱涵的实际结构尺寸一致的钢筋混凝土箱涵模型。通过确定合理的土压力与箱涵变形的本构关系，选取合适的钢筋参数，箱涵的受力满足要求。同时介绍法国规范中混凝土箱涵的设计方法和荷载的选择方法。     

熟肉制品中苯甲酸钠和山梨酸钾的快速同时测定

建立一维混合紫外-可见光谱快速同时测定市售肉类熟食中苯甲酸钠和山梨酸钾含量的方法。首先进行分析模型数据库建立,包括苯甲酸钠和山梨酸钾的标准紫外-可见光谱数据库和样品本底数据库的建立。采集肉类熟食品样品提取液的紫外-可见光谱,调用分析模型数据库,基于向量-子空间夹角判据可同时计算肉类熟食品中苯甲酸钠和山梨酸钾的含量。实验结果表明,快速测定方法与高效液相色谱对比,相对误差小于12%,方法回收率在97.20%～107.60%,相对标准偏差小于3%,定量检测中效果良好,可应用于其他多组分复杂体系的快速检测分析。     

最优化算法与纯元素谱剥离相结合的能量色散X射线荧光谱解谱方法

在进行能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)解谱时,如果给定样品的元素构成,采用纯元素谱图剥离的方式会更加合理,但由于每个元素的谱线都不止一条,如果仅仅针对主线对齐做剥离,会导致结果的严重失真,同时剥离次序对解谱结果有较大影响。介绍了一种最优化算法与纯元素谱剥离相结合的EDXRF解谱方法,该方法以多个纯元素谱的强度大小和峰位漂移道数作为变量构建残差方程,并用最优化计算的方法去调整,直至残差达到极小。实验采用强度顺序剥离、能量顺序剥离和最优化算法拟合3种方法分别对谱线重叠较为严重的La-Ce-Pr-Nd混合液样品的L系谱线进行了解析,结果表明最优化计算方法拟合的谱图与原始谱的残差 (1415.0)比另两种方法(166094.0和3192.7)大幅度缩小,拟合谱与原始谱更为吻合,并且方法在实现时对初值不敏感,解谱精度也不依赖于剥离次序。     

电感耦合等离子体发射光谱法同时测定钨锡矿中6种元素

研究采用混合酸体系消解球磨后的钨锡矿样品,建立基于微波消解-电感耦合等离子体发射光谱法测定钨锡矿中的钨、锡、铅、锌、铜、铌元素。通过分析谱线筛选、合理设置背景扣除位置,避免光谱干扰,考察消解时间、消解温度、溶样方式、酸度体系和干扰离子对测定结果的影响。结果显示:在2 mL盐酸+5 mL硝酸+2 mL氢氟酸酸度体系,200℃温度下微波消解10 min,效果最佳。该方法加标回收率为93%～100%,RSD小于0.25%,操作简便、快速、具有较高的精密度和准确度,对于钨锡矿中元素含量的同时测定具有应用价值。     

针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。