社会支持网络对大学生多元化就业的影响:助力还是阻力?

面临新经济时代产业转型发展、持续扩大的高校毕业生就业人数和错综复杂的就业社会支持网络,新形势下的大学生就业多元化特征不断凸显且就业问题日益复杂严峻.那么,如何在社会支持网络作用下有效提升和完善当前大学生的多元化就业水平,正成为一个具有重要研究意义的科学命题.在新形势下大学生就业基本现状和影响大学生就业的社会支持网络特征分析基础上,进一步从匹配效应、介入效应和渗透效应3个方面,对新形势下社会支持网络对大学生多元化就业的影响进行了分析研究,并由此提出了社会支持网络作用下提升新时期大学生多元化就业的对策建议.     

基于小波变换的非线性尺度扩散方法

小波变换用于图像处理之所以具有特别的优势，因为它能够聚焦到图像的细微变化。与小波变换不同，用偏微分方程来进行图像处理则需要对图像进行反复的迭代，直到得到一个稳定解，其整个过程是对图像进行整体处理，而且在去噪的同时，可以很好地保持边缘形状不变。若将两者有机结合，则不仅会克服各自的缺点，而且会得到更好的效果。为了在进行图像处理时，既能很好地抑制噪声，又能尽可能多地保持图像细节，提出了一种小波变换与非线性尺度扩散相结合的图像处理方法。该方法是利用小波变换的时频局部性和非线性尺度扩散的边缘增强特性来对图像进行处理，实验结果表明，其不仅能很好地抑制噪声，而且可保留尽可能多的图像细节，可见该方法是有效的。     

石墨烯对水中铀的吸附性能研究

通过吸附实验,探究了石墨烯对水中铀的吸附性能。分别探究了吸附剂使用量,铀溶液初始浓度,初始pH,吸附时间4个因素对吸附率的影响。结果表明,这4个因素对吸附率均有影响。经实验探究找到较适条件,进一步探究吸附效果。在较适条件:吸附剂使用量为50 mg,铀初始浓度为50 mg/kg,pH为6. 3左右,吸附时间在9 h以上时,石墨烯对铀的吸附率为65%。     

基于AMESim与Matlab\Simulink联合仿真技术的接口与应用研究

根据AMESim与Matlab\Simulink软件各自的特点,对两者联合仿真技术进行了研究,解决了联合仿真的接口与实现问题,并把该技术应用于电液位置伺服系统,取得了良好效果     

Besov空间下迭代全变差正则化的图像恢复模型

在Besov空间下,提出了一种用于图像恢复领域的迭代全变差正则化模型。通过使用一个加权的参数序列,给出了一个迭代正则化的变分问题,这个变分问题实际上是一个小波软硬阈值结合的迭代程序。给出了新模型的停止标准和一些好的性质,如单调性和收敛性等。数值实验表明与传统去噪方法相比,新方法不仅能较好地恢复图像,而且收敛速度较快。     

基于AMESIM和遗传算法的液压位置伺服系统优化设计

AMESim是一套完备的面向工程设计的高级建模仿真软件.本文运用AMESim和遗传算法对液压位置伺服系统的PID参数进行了优化设计.结果表明,遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局最优解.     

铬钇铝红色料的组成与结构的研究

采用经典分析和仪器分析研究了铬钇铝红色料的化学组成 ,采用XRD和SEM研究了试样的矿物组成、微观组成和晶体结构 ,采用重力沉降法和激光法分析了试样的颗粒大小和组成 ,采用光电测色仪分析了试样的呈色特征和色度参数。本文还对铬钇铝红的呈色机理作了探讨。通过研究认为铬钇铝红是一种具有钙钛矿型结构的新型陶瓷色料 ,其主要化学组成是稀土氧化物Y2 O3 和三氧化二铝 (Al2 O3 ) ,Cr2 O3 作为着色氧化物引入。该色料的主晶相是钇铝榴石 (Al2 O3 ·Y2 O3 )占绝大多数 ,次晶相只占少量 ,有二钇铝榴石 ( 2Al2 O3 ·Y2 O3 )、萤石 (CaF2 )和刚玉 (α -Al2 O3 )等。铬钇铝红的着色机理可归因于Cr3 取代了钇铝榴石中的部分Al3 使晶格发生畸变 ,导致Cr3 的激发 ,对可见光谱选择性吸收后在 60 0 -70 0nm处形成特征反射带 ,产生红色     

基于Besov空间的图像盲复原算法

针对Chan-Wong全变差正则化思想的不足,提出了一种Besov空间的图像盲复原算法.该算法用一个B11,1项代替BV项,采用交替最小化的思想在小波域上求解,将全变差盲复原中求解复杂的偏微分方程转化为简单的小波软阈值问题.实验结果表明:该算法不仅减少了全变差盲复原中出现的阶梯效应,而且运算时间大大减少.     

基于AMESim与Matlab/Simulink联合仿真技术的接口与应用研究

根据AMESim与Matlab/Simulink软件各自的特点,对两者联合仿真技术进行了研究,解决了联合仿真的接口与实现问题,并把该技术应用于电液位置伺服系统的传真,取得了良好的效果.     

一种结合稀疏表示和投影正则化的图像分解方法

结合稀疏表示和投影正则化方法,提出了一种将图像分解为纹理和结构部分的新方法．该方法的基本思想是用两个适当的字典：一个用来描述纹理部分——对偶树复小波变换,另一个用来描述结构部分——基于投影正则化方法的二代曲线波变换,其中投影正则化方法可以很好地指引分解过程, 减少伪吉布斯现象．这两个字典本身是互不相关的,只对它们所描述的部分得到稀疏表示,对另外一部分得不到稀疏表示．实验结果表明, 该算法即节省了运算时间, 又很好地将图像的纹理和结构分开,特别是当图像含有噪声时,它可以很好地将纹理和噪声分开．