谈武术散打训练对大学生社会适应能力的影响

运用文献资料法、实验研究法,对武术散打实战教学对大学生社会适应能力的影响进行研究.结果表明:武术散打实战教学对促进大学生社会适应能力的发展有重要作用.其有助于提高学生的探索能力、培养良好的意志品质和心理承受力:有助于强化学生的规范意识,增强学生调控自己行为和态度的能力;有助于提升大学生的集体荣誉感和社会责任感.建议在教学中通过规则学习、角色扮演、情景设置等方法有针对性地提高大学生社会适应能力.     

山区旧水泥混凝土路面沥青加铺层应力分析

结合316国道丹江段水泥混凝土路面加铺改造工程,针对山区公路特征,利用三维有限元软件ANSYS分析各种纵坡坡度、弯道半径以及不同大小制动力作用下路面结构的应力特征;同时对行车荷载作用下,路面结构内应力随深度的变化情况进行分析.分析表明,由于山区公路路线特征而产生的水平荷载增大了路面结构内的拉应力和剪应力,从而加剧了路面结构损坏,山区公路沥青加铺层易较早地出现反射裂缝、车辙和层间滑移.     

卟啉及金属卟啉化合物的研究进展

评述了卟啉及金属卟啉化合物在合成及应用方面的研究进展,并简要介绍了卟啉及金属卟啉化合物的结构、性质。对卟啉及金属卟啉化合物在诸多领域内的应用作了展望。     

PVA含量对PVDF/PVA改性膜抗污染性的影响研究

通过原子力显微镜(AFM)以及自制的PVDF胶体探针测量膜与不同有机物,即牛血清蛋白(BSA)、腐殖酸(HA)以及海藻酸钠(SA)之间的粘附力,从而研究不同PVA含量对PVDF/PVA改性膜抗污染性的影响.研究发现,随着PVA含量的增加,BSA以及HA污染膜的初期通量衰减幅度都呈先减小后增大趋势,而相应的通量恢复幅度都呈先增大后减小趋势.由于PVA的水合作用,改性膜-污染物之间的粘附力随着PVA含量的增加都呈减小趋势,因而其粘附力变化与相应污染膜的初期通量衰减幅度以及通量恢复率之间并不呈正相关性;而随着PVA含量的增加,SA污染膜的通量衰减幅度与通量恢复率都呈增大趋势,而改性膜-SA之间的粘附力呈减小趋势,与SA污染膜的通量衰减幅度以及通量恢复率之间呈良好的相关性.     

球塞泵定子轨道接触应力分析

基于球塞泵的运动学和动力学模型,得出球塞运动方程及运动轨迹,并推导出球塞在定子轨道任一位置时的受力;根据弹性力学理论和赫兹接触应力公式,反推出球塞在任意位置对定子内壁的接触应力及其分布。分析结果对球塞泵的优化设计具有重要指导意义。     

胰蛋白酶水解脱脂豆粕的研究

以脱脂豆粕为底物，通过正交实验和水解蛋白曲线的分析，确定了用稀酸处理脱脂豆粕的最佳酸提条件以及用胰蛋白酶酶解脱脂豆粕的最佳酶解条件，最佳酸提条件为：温度60℃，时间5h，固液比4％。最佳酶解条件为：酶解温度40℃，酶-底物浓度比1．5％，底物浓度5％，pH9．0，时间15h。     

神经元自适应PID控制器在加热炉温度控制中的应用

较详细地介绍了用微型计算机控制网带式加热炉温度的设计过程，由于网带式加热炉具有参数时变，非线性和时滞特征，传统的控制方法很难保证系统的控制品质，采用神经元自适应PID控制器，对控制器参数实行实时在线优化调整，其控制效果优于传统的PID控制器和Fuzzy-PID控制器。     

数字图书馆发展现状研究

随着多媒体信息技术、通信技术的进步以及信息高速公路的飞速发展,数字图书馆的研究与建设已成为计算机科学界、情报科学界和全球各地区图书馆的重要研究课题。概述了数字图书馆的功能和技术特点,并分析了数字图书馆的发展现状以及目前存在的问题。     

基于卷积神经网络算法对于乳腺癌医学影像的精确分析

背景:乳腺癌是当今社会妇女面临的健康问题之一.据统计,乳腺癌的发病率占全身各种恶性肿瘤的7～10％.常规的乳腺癌检测为医学影像法,这种方法依赖于医生的经验,易误判,从而错失最佳治疗机会.目标:针对这种现象,我们打算采用生物信息学与机器学习领域中的卷积神经网络算法为乳腺癌医学影像图提供精确分析方案.结果:我们利用卷积神经网络算法构建了基本数学模型,并将数学模型翻译为Python2.7代码.我们获得了来自于美国大众健康(https://ghc.org)数据库中约3万张妇女乳房医学影像图,利用其中156张图进行神经网络训练,然后初步分析了5张医学影像图,得到其中一个患者可能患有乳腺癌,并找出潜在病发位点.预测准确性为83％     

基于无监督域适应的可区分联合匹配算法

当域之间差异较大时,域适应的迁移效果较差.缩小域差可改善迁移效果,但却忽略后期分类时的可区分性.因此,文中提出基于无监督域适应的可区分联合匹配算法,根据域间类别的不同进行差异化处理,并结合特征匹配和实例重加权提高迁移效果.使用联合概率分布作为域之间数据分布差异的度量,缩小相同类域之间的距离,提高迁移性;扩大不同类域之间的距离,提高区分性.在特征降维的过程中联合特征匹配和实例重加权,共同构造特征变换矩阵.实验表明,文中算法在18组任务上的分类效果较优.