液态混合有机标准物质研究

本研究采用重量法配制有机液态混合标样 ,并对配制方法、混合标样的均匀性、稳定性及影响不确定度的因素进行了研究 ,并用气相色谱法进行了比对分析。经稳定性监测 ,稳定度大于等于一年 ,不确定度小于± 2 %。     

复射线展开法分析圆柱面对平面波散射的精度问题

讨论了用复射线展开法计算圆柱面对入射平面波散射时的计算误差特性，提出了控制其计算精度的复射线展开参数选择方法，证实了通过恰当选择展开参数可以有效地提升计算精度、实现误差控制。     

论市场营销组合要素与商品包装策略

企业为了实现营销战略目标，必须把各种可控制的营销组合要素，通过商品包装这一特殊的视觉诉求语言充分体现出来，以便综合性地发挥作用，取得良好的市场促销效果。     

梯级水电厂集中控制运行模式探索

介绍了清江梯级电厂从单一电厂管理向多电厂集控管理转变的情况及存在的问题,并探讨了改进办法.     

喷射导管技术在深水钻井作业中的应用

深水油气日益成为海洋石油勘探开发的热点，但深水钻井作业面临着许多难题和挑战，喷射导管技术是解决深水浅层钻井难题的技术之一。该技术采用在喷射管柱内下动力钻具的方式，用钻入泥线以下的管串自身重力钻进，喷射到位后利用地层的粘附力和摩擦力稳固住导管，起出送入工具和管内钻具，完成导管的安装。喷射导管技术可避免因水泥浆密度过大而压破地层，也可避免深水由于低温等因素影响固井质量。我国第一口水深超千米的深水井——荔湾3-1-1井利用该技术成功完成了导管的安装，井口装置没有出现井口失稳的问题。随着我国深水勘探步伐的加快，越来越多的深水区块将投入勘探开发，喷射导管技术具有良好的应用前景。     

MPLS交换路由器的设计与实现

MPLS是目前Internet核心网上最看好的技术，基于Crossbar的高速交换技术的发展也很快，但是如何实现2种技术的有机结合以到达最优的性能却有一系列问题需要考虑。本文结合某MPLS路由器的设计项目，综合考虑了当前MPLS的标准以及有关交换结构的最新技术，对实现MPLS交换路由器进行了深入研究，并详细探讨了高速接口、排除和调度以及Crossbar等关键模块的设计和实现方案。     

HTR-10燃料元件装卸系统冷态调试

10MW高温气冷实验堆（HTR－10）是一座球床堆，由燃料元件装卸系统实现燃料元件的装卸和循环，且不需要停堆，为保证HTR－10的正常运行，燃料元件装卸系统必须安全，可靠，为此，必须对燃料元件装卸系统进行周密，细致的调试试验和验证，本文介绍了燃料元件装卸系统冷调试的主要调试项目，调试方法和调试结果。     

蒙古泰西尔坝碾压混凝土的斜层铺筑法

蒙古泰西尔水电站大坝为碾压混凝土重力坝,文中主要介绍了碾压混凝土斜层浇筑法的基本原理,施工工艺和施工中存在的问题及对策.     

A hierarchical model for structure learning based on the physiological characteristics of neurons

Almost all applications of Artificial Neural Networks (ANNs) depend mainly on their memory ability. The characteristics of typical ANN models are fixed connections, with evolved weights, globalized representations, and globalized optimizations, all based on a mathematical approach. This makes those models to be deficient in robustness, efficiency of learning, capacity, anti-jamming between training sets, and correlativity of samples, etc. In this paper, we attempt to address these problems by adopting the characteristics of biological neurons in morphology and signal processing. A hierarchical neural network was designed and realized to implement structure learning and representations based on connected structures. The basic characteristics of this model are localized and random connections, field limitations of neuron fan-in and fan-out, dynamic behavior of neurons, and samples represented through different sub-circuits of neurons specialized into different response patterns. At the end of this paper, some important aspects of error correction, capacity, learning efficiency, and soundness of structural representation are analyzed theoretically. This paper has demonstrated the feasibility and advantages of structure learning and representation. This model can serve as a fundamental element of cognitive systems such as perception and associative memory.