浅谈高校政治辅导员的心理健康问题

从心理学的角度，在内因与外因两个方面深入分析了当前高校政治辅导员在工作中存在的四种消极心理不适问题的产生原因，有针对性地提出了加强自我心理调试和改善环境诱发心理不适因素的对策措施。     

基于地貌瞬时单位线的缺资料小流域水文预报

为使水文预报结果具有更高的精度,在地貌瞬时单位线通用公式的基础上,将面雨量的不均匀性反映到面积率上,从而对初始概率作了适当的调整。另外,考虑坡面汇流相对于河道汇流具有一定程度的滞时,将坡地作为特殊的河流引入地貌瞬时单位线,保持了地貌瞬时单位线计算结构的一致性。应用结果表明:改进的地貌瞬时单位线的平均误差为6.02%,而未改进的地貌瞬时单位线的误差为14.70%。     

浅析网络环境下小学语文教学中审美教育的教学策略

随着新一轮课改的不断深入和教育信息技术网络的迅速发展,如何在网络环境下根据学生的实际及其认知规律,按照新的审美教育理念,结合有效的教学策略来深层次实施语文教学中的审美教育是教师必须要探讨的一个重要课题。笔者在近几年的教学实践中体会颇多,现就几个方面的教学策略研究做一些论述。网络再现,创设情境,感受美创设与教学内容相适应的具体场景或氛围,能较好地引起学生的情感体验,唤起他们的情感共鸣。教师可以通过网络向学生呈现生动形象的多媒体虚拟阅读环境,通过网络中美丽而丰富的资源和多种形式的呈现方式为学生提供感受美的情境,能充分发挥学生的想象。     

小直径封隔器胶筒的研制

介绍了原油开采用小直径(104mm)封隔器胶筒的胶料配方和结构设计。采用NBR为主体材料、DCP为硫化剂、甲基丙烯酸镁和炭黑为补强刑的配合，结构为简单桶形，高度为100mm的胶筒强度高、弹性好，在模拟井下工作状态(浸油、120℃)试验中密封压差达到25MPa，能满足油田大部分套变井的施工要求。     

截幅失真对低速语音编码的影响分析

截幅失真会影响语音编码质量,特别在低速率语音编码条件下,截幅语音不再符合人发声模型,编码语音质量严重下降。为了研究截幅失真对低速率语音编码的影响,从截幅语音编码参数提取和截幅语音编码质量两个方面进行了分析。采用偏离度衡量低速率语音编码参数提取的准确性,编码参数包括LPC、基音周期和清浊音。在不同截幅程度下,分析了各种参数错误分布、错误类型和错误原因。采用客观感知语音质量评估PESQ打分评估截幅语音编码质量。针对常用截幅修复方法在截幅程度较大时修复性能下降严重的现象,提出采用两种改进型截幅修复方法对截幅语音进行修复。实验结果表明,改进的截幅修复方法能有效提高截幅程度较大时的低速语音编码质量。      

库尔斯克磁力异常区内受矿山企业技术成因影响地带的环境状况

介绍了受矿山企业影响的库尔斯克磁力异常区内地下水,大气,土壤等状况,指出了减缓该地区环境质量下降速度的迫切性,分析了铁矿石地下开采和露天开采所致环境负荷指数,得出了在类似的自然条件下该地区铁矿床坑内开采优越于露天开采的结论。     

桃红四物软糖制作工艺研究

为改良原有桃红四物汤携带、服用不便的缺点,制备了一款外观尚佳,且有一定美容功效的软糖.以卡拉胶和木薯粉为赋型剂,以冰糖浆和柠檬酸为矫味剂,并对一些辅料添加量进行单因素试验考察,在此基础上设计正交试验,优化配方,得出桃红四物软糖的最佳配比为:枣汤提取液料液比150 g/L,卡拉胶与木薯淀粉质量配比1∶6,冰糖的添加量为5...     

聚碳酸酯在亚临界乙醇中的催化解聚

以氢氧化钠为催化剂、在投料比1∶6.3（20.0 g PC/126.2 g乙醇）、温度140～220℃、压力1.1～5.9 MPa、反应时间15～60 min条件下,利用间歇式高压反应釜研究了聚碳酸酯（PC）在亚临界乙醇中的催化解聚,产物分别采用傅里叶红外光谱（FT-IR）、气质联谱（GC-MS）和气相色谱（GC）进行分析。结果表明,PC的解聚率随温度的升高、反应时间的延长而增加;主产物双酚A（BPA）的收率随反应温度升高、反应时间延长而下降。在投料比1∶6.3、温度170℃、反应时间15 min、压力1.7 MPa、催化剂投加量1.0 g·（160.0 ml 乙醇）^-1条件下,PC解聚率为84.2%,BPA收率可达到95.7%。根据PC在亚临界乙醇中催化解聚产物的分析,并结合PC链结特点,提出了PC的催化解聚机理。通过实验数据关联,得出亚临界乙醇中PC催化解聚反应级数为一级,反应活化能为40.15 kJ·mol^-1。     

改进的非负矩阵分解语音增强算法

本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,采用交替方向乘子法进行优化迭代,克服了经典乘性迭代易陷入局部最优、分母只能收敛到零极限等问题。最后,基于算法融合的思想,将重构的语音幅度谱与谱减法、最小均方误差幅度谱估计得到的幅度谱进行加权融合。仿真实验中,在10种不同噪声环境中,通过多种评价标准证明所提算法能取得较好的增强效果。      

ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法

提出一种基于交替方向乘子法的（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization,NMF）语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,也能发挥ADMM分解矩阵具有的强稀疏性。算法分为训练和增强两个阶段：训练时,采用基于ADMM非负矩阵分解算法对噪声频谱进行训练,提取噪声字典,保存其作为增强阶段的先验信息;增强时,通过稀疏非负矩阵分解算法,从带噪语音频谱中对语音字典和语音编码进行估计,重构原始干净的语音,实现语音增强。实验表明,该算法速度更快,增强后语音的失真更小,尤其在瞬时噪声环境下效果显著。