文家沟泥石流监测预警系统研发与建设

2011年5月文家沟泥石流治理工程竣工后,针对文家沟地质特点,对文家沟各区域采用雨量监测、泥位监测、视频监测等先进技术手段,开发建设了文家沟泥石流地质灾害监测预警系统。基于文家沟的水文地质特性确定文家沟监测仪器布设与泥石流监测预警方案,提出预警信息发布方案。文家沟泥石流监测预警系统可以实时监测泥石流活动的相关数据,对泥石流活动进行预测分析,并且根据分析结果向受泥石流威胁地区的地方政府发布预警信号。     

基于改进 SobolSSA-ANP 的生态补偿效果评估 −以太湖流域为例

对流域生态补偿现状进行分析研究,从生态效果、经济水平、社会公平及政策投入 4 个方面构建流域生态 补偿效果评估指标体系;在此基础上,针对评估指标较多和专家评判时容易出现一致性差等问题,提出一种改进 SobolSSA-ANP?(sobol?sparrow?search?algorithm-analytic?network?process) 方法,并基于该方法对太湖流域的生态补偿 效果进行评估。结果表明：太湖流域生态补偿实施效果介于一般和较好之间,且倾向于较好;从 2010 年到 2020 年, 通过实施生态补偿政策,太湖流域生态补偿效果呈逐渐上升趋势;为进一步提升生态补偿效果,太湖流域需加大 资金投入和提升政策满意度。为此,流域可推动多主体参与的横向生态补偿政策以拓宽资金渠道,实现生态资源 到生态资本的转化。研究结果可以为流域生态补偿效果的评估和生态补偿政策的制定提供借鉴与参考,对提升 流域治理能力现代化水平具有重要的现实意义。     

Flash动画之析

文中阐述了网络包装新的亮点--flash动画兴起与发展以及时代特征,强调了flash动画的商业价值空间和未来发展的无限魅力.     

污泥水热炭中磷及主要伴生金属元素的浸出行为

以水热碳化对市政污泥进行预处理,采用硫酸法对制得的污泥水热炭进行磷提取实验,同时考虑钙、铁、铝的释放,探究硫酸浓度、浸出时间、液固比对磷提取效果的影响。结果表明,水热炭中磷的形态以Ca-P、Mg-P为主,该形态有利于磷的提取利用。磷及相关金属的浸出率随硫酸浓度的增大而升高。长时间浸出会导致溶液形成硫酸钙晶体,降低磷和钙的浸出率,铁和铝的浸出率随着浸出时间的增加而升高,但所需浸出时间较长。液固比通过影响水热炭与酸的接触面积来影响磷及相关金属的浸出效果。在硫酸浓度为0.5 mol/L、浸出时间为120 min及液固比为50 mL/g的条件下,水热炭中磷的浸出效果最好,浸出率为93.8%,钙、铁、铝的浸出率分别为70.4%、54.5%、65.8%。     

浅析药品包装设计

设计是一种创造性的、对人类生活各方面进行规划和提出方案的思考,是在计划性的思维过程中,了解和熟悉设计的有关条件和限制,使设计结果符合于这些条件及限制的有意识的行为。设计的范围是异常广泛的,它是一门综合性的应用科学。它不仅是对生产技术与艺术结合的思考和研究,还涉及到自然科学和社会科学的广泛领域。包括材料、造型、美学、防伪等方面的广阔知识。药品包装设计就是其中的一类。药品是一种特殊的商品,与人类生命密切相关,因药品的消费群体与其它商品的消费群体具有不同的特点,所以药品的包装与其它商品的包装存在一些差异,那么…     

反相高效液相色谱法测定多不饱和脂肪酸油脂中的V_E

建立了反相高效液相色谱法测定多不饱和脂肪酸油脂中VE(VE-α、VE-β、VE-γ、VE-δ)的方法,具体如下:样品经甲醇多次提取,冷冻离心净化后高效液相色谱测定,外标法定量。最佳提取条件:称样质量为0.1 g,甲醇使用量为5 m L、提取次数为2次。检出限(LODs)为(0.01~0.06)mg/kg,定量限(LOQs)为(0.04~0.2)mg/kg。4种目标物质在25、50、100 mg/kg的加标水平下的平均回收率在81.4%~107.0%,相对标准偏差2.6%~4.6%(N=6)。该方法结果准确可靠,可用于多不饱和脂肪酸油脂中VE的分析测定。     

乳酸菌培养滤液与皮肤护理

所谓乳酸菌培养滤液是以牛乳或其他乳为原料 ,用乳酸菌对其进行恒温培养发酵并经进一步提纯处理得到的滤液。乳酸菌培养滤液与皮肤护理的关系密切。事实上 ,妊娠后期的母体产道就是处在乳酸菌的纯培养状态 ,胎儿生活在乳酸菌培养液中。这种液体早期清澈透明 ,略带黄色 ,后期则逐渐浑浊。它对母子的粘膜和皮肤起到了很好的保护作用 ,对分娩过程中引起的创伤、感染等也具有治疗作用。从这种意义上来说 ,乳酸菌培养液是生命孕育过程中最初的护肤品。研究表明妊娠后期母体产道内的清澈透明液体的成分跟人血清类似 ,富含多种功能蛋白质、酶、营养…     

基于K-Means和CNN的用户短期电力负荷预测

随着电力物联网的不断发展,用户级电力负荷预测在电力需求侧管理中呈现出日益重要的作用.为了提高用户级电力负荷预测的性能,本文提出一种基于K-means聚类与卷积神经网络特征提取的短期电力负荷预测模型.首先,利用K-means将用户聚为两类:对于日相关性强的用户,将相邻时刻和日周期的历史负荷作为输入,采用CNN模型提取特征进行预测;对于日相关性弱的用户,仅将相邻时刻的历史负荷输入到CNN模型进行预测.为了验证所提出算法的性能,我们在实际的用户负荷数据上做了实验,并与随机森林、支持向量回归机进行对比,结果表明本文所构建模型的预测平均绝对百分误差降低了20%以上.     

融合QPSO算法的多精度布料仿真建模方法

在布料建模领域，如何快速模拟布料形变之后的褶皱细节是研究的热点。通过使用多精度布料建模方法，在布料的不同形变区域使用不同精度的网格，可以有效平衡建模的精度和速度，已有的工作主要是在布料形变过程中，动态计算出布料质点邻域的曲率，依据人为设定的阈值，划分出布料的多精度区域，而在大部分场景中，布料的变形模式没有规律，固定不变的阈值可能会影响布料的仿真效果。针对该问题，首先将基于量子行为的粒子群算法引入建模过程，通过粒子群算法对布料表面的搜索，提高了布料弯曲部位的搜索效率，优化了多精度布料的建模速度和精度，其次针对布料仿真运动过程进行研究，参考布料受空气阻力的数学模型，以及粒子动力学中的数值积分方法，优化布料运动的仿真计算方法。实验证明，与现有布料多精度方法相比，该方法能较快检测到布料褶皱区域并判断是否需要细化，且能较好地表现出布料仿真过程中空气阻力对布料造成的形变。     

论信息技术在项目施工管理中的应用

近年来我国工程项目投资和建设管理模式已经逐渐向国际通行的工程建设和管理模式接轨。面对新形势,只有合理利用信息管理技术对企业物资、监控管理、财务等工作进行优化,才能更好的胜任现在的工程项目建设管理工作。