四种杀菌剂对枸杞黑果病的防治效果

枸杞黑果病是枸杞产区的主要病害．发病后造成黑花、黑蕾和黑果，使枸杞产量降低，品质变劣。为探明四种杀菌剂对枸杞黑果病的防治效果及最佳剂量，2003年对下述四种杀菌剂进行了田间药效对比试验，调查防效结果如下：20％三苯基醋酸锡WP450～281g／hm^2(以有效成分计，下同)，20％氟硅唑EC21．08g／hm^21．5％噻霉酮EW16、88～21．08g／hm^2、40％氟硅唑EC450g／hm^2和70％甲基托布津WP787．5g/hm^2对枸杞黑果病防效均在88．25％以上。经LSD检验各处理间防效无显著差异。     

基于CDIO理念的《软件工程》课程建设研究

为实现面向能力的人才培养,在CDIO工程教育理论的指导下,从《软件工程》的工程性特点着手,讨论如何全面实施CDIO人才培养理念,以CDIO能力培养大纲为依据,以CDIO的人才培养模式指导课程建设,建立理论与实践相结合,多维度、立体化的《软件工程》课程内容体系,为培养具有国际竞争力的软件工程师奠定坚实基础。     

计算思维导向的计算机程序设计课程教学改革研究

根据程序设计类课程与计算思维之间的内在联系,提出以“案例教学、趣味教学、微课堂”为根本的教学改革,阐述如何在新的人才培养模式下构建教学方法,即通过优化教学内容、创新实践方法等一系列举措,将程序设计的思想与方法转化为学生的创新精神和创新能力。     

基于Agent的移动组播算法的优化

随着科学技术的飞速发展,作为网络信息领导者的移动通信在日常生活工作中的应用也越来越广泛,但是移动通信在应用中也会遇到很多问题,比如移动网络切换延迟现象较为普遍,组播包的丢包率比较高等等.本文针对于以上问题,分析了多种组播协议,提出了新型的基于Agent的移动组播算法,此算法可以有效地改进切换延迟和丢包率等问题.     

多媒体教学设备常见故障与检修措施研究

当前,在我国高校之中,多媒体教学是一种普遍采用的教学方式,其不仅大大提升了大学生的教学水平,而且还对于良好教学效果的取得具备着重大意义。如果要确保多媒体教学正常开展,且使之促进教学质量的提升,那么维持多媒体教室电教设施的平稳是必不可少的基础与条件。笔者在本文中联系自身多年管理与建设多媒体教室电教设施的体会,详细介绍了多媒体教室电教设施中多见的几类问题,并总结了处理这些问题的技巧和措施。     

催化裂解废旧不饱和聚酯树脂新技术

对不饱和聚酯树脂 (UPR)废料裂解制原料油技术进行了研究 ,系统地考察了催化裂解反应工艺条件。试验结果表明 ,催化裂解所需反应温度为 40 0～ 45 0℃ ,反应时间为 70～ 80min ;剂油比 1∶5 ;试验对 4种催化剂的催化性能进行了评价 ,研究表明单独使用YB -2催化剂 ,液相产品收率为 5 8.2 2%～ 5 9.1 4% ;YB -1和YB -2混合使用 ,最高液相产品收率为 68.76%。     

海上溢油漂移扩散的数值模拟

该文基于三维自由水面垂向分层动网格的Euler-Lagrangian模式,采用VC方式(Vertex-Centered)的非结构化有限体积方法离散三维浅水方程,模拟渤海的潮汐水流运动过程。以此为水动力背景场,采用油、水分离的Lagrangian粒子追踪模型,对渤海海域发生的溢油漂移扩散问题进行模拟。其油品的蒸发、乳化和溶解等风化作用以引入综合衰减系数的方式考虑。模型对油膜的漂移路径、厚度和面积进行了实时模拟和预测,用多个测站的同步连续实测值对水动力模式进行了参数率定与模型验证,油膜输运扩散的计算结果也与相关报告数据进行了对比,均吻合良好,说明模型具有较高的可靠性与重现性。     

物理防晒剂配方应用

指出了防晒对人体的重要性，并给出了防晒产品提高效能的依据。重点讨论了如何使用TIOVEIL和SPECTRAVEIL分散液来取得最佳的效能，在达到最高的SPF值和UVA防护的同时保证最终产品的稳定和雅致外观。同时还给出了物理防晒产品TIOVEIL和SPECTRAVEIL的配方指导。     

基于SkyEye的嵌入式Linux移植仿真技术研究

在嵌入式系统开发中,经常需要硬件开发板来调测软件,不仅操作繁琐,硬件环境不稳定时问题也很难定位;有时还会遇到软件等待硬件调试,延误开发周期的情况。在PC桌面系统下,探讨了一种基于SkyEye虚拟硬件技术的嵌入式平台仿真技术,介绍如何建立仿真基础环境,编译嵌入式Linux内核,制作根文件系统,编译、配置SkyEye,以S3C6410X为目标机处理器,将Linux内核及文件系统移植到基于SkyEye虚拟的ARM体系架构下,为嵌入式系统的研发探索了一种新的途径。     

基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.