工程试验的划分与比较

本文叙述了几种工程试验的目的、特点，采用的环境应力和试验样件，论述了试验之间的区别和联系。     

城市生态规划的研究范围探讨

城市生态规划是生态学有关理论和方法在城市地域和城市规划学科范围内的综合应用。本文从城市生态规划的基本概念出发 ,通过对城市生态规划与城市规划、城市环境规划的比较分析 ,尝试提出并界定城市生态规划在地域和学科两方面的研究范围。     

人miR-34a靶基因的生物信息学分析及载体构建

目的对人miR-34a(hsa-miR-34a)下游靶基因进行预测,并构建含自噬相关基因靶结合序列的GFP报告基因载体。方法使用TargetScan Release 5.1和RNA22软件分析hsa-miR-34a可能的靶基因,并利用Gominer软件对靶基因功能进行分析。根据预测结果,合成含自噬相关基因hsa-miR-34a靶序列的寡核苷酸,以pEGFPC2为载体构建系列质粒,并检测各载体的真核表达情况。结果预测结果显示hsa-miR-34a共有2904个下游靶基因,功能涵盖生物过程、细胞组分、分子功能三大类,其中与自噬作用直接相关的靶基因有beclin 1和sestrin 2。构建含beclin 1和sestrin 2作用位点的GFP载体共5个,质粒转染Hela细胞后在荧光显微镜下可见绿色荧光。结论成功构建hsa-miR-34a下游自噬相关基因靶位点序列GFP报告基因载体,为进一步研究hsa-miR-34a对自噬的调控作用奠定基础。     

单细胞测序技术的发展

单细胞测序是指在单个细胞的水平上,对其相关组学进行测序分析的一项新技术。单细胞测序不仅能够分析单个细胞蕴含的遗传信息,还能综合评价多细胞异质性的问题,具有广阔的应用前景。在过去的十几年间,单细胞的研究从开始的单个细胞分离、扩增测序,发展到现今的高通量单细胞测序,陆续出现了众多新型、高效率的方法以及平台。综述了单细胞测序的发展进程,讨论了不同方法以及商用平台的优缺点及其适用性,并展望了单细胞测序对生物计量的影响。     

08MnNiVR储油罐钢模拟焊接热影响区组织与韧性研究

利用焊接热模拟、示波冲击韧性和光学金相试验,研究了不同焊接热循环对鞍钢08MnNiVR储油罐钢板热影响区组织与性能的影响。试验结果表明,08MnNiVR钢板粗晶区在低热输入时具有很高的韧性且组织以粒状贝氏体为主,随着热输入的增加,组织向块状铁素体和珠光体转变,粗晶区的裂纹扩展功降低,韧性恶化。     

基于流形学习的用户身份认证

本文基于等距映射（ISOMAP）非线性降维算法, 提出了一种新的基于用户击键特征的用户身份认证算法, 该算法用测地距离代替传统的欧氏距离, 作为样本向量之间的距离度量,在用户击键特征向量空间中挖掘嵌入的低维黎曼流形,进行用户识别。用采集到的1500个击键模式数据进行实验测试,结果表明,该文的算法性能优于现有的同类算法,其错误拒绝率（FRR）和错误通过率（FAR）分别是1.65%和0%,低于现有的同类算法。     

HL－1实验数据库管理系统

一个用于ＨＬ－１物理实验的数据分析系统业已建成［１］。此系统己用于ＨＬ－１的各种物理实验，诸如偏压电极放电实验，微波加热实验，弹丸注入实验等。成为物理学家分析、处理各种实验数据不可缺少的工具。ＨＬ－１实验数据库是数据分析系统的核心。本文简要说明了数据分析系统的数据库的生成、结构、访问方法和它的应用。     

碱粉煤灰矿渣混凝土的抗渗性能实验研究

抗渗性是混凝土重要的耐久性指标之一.通过对比研究了不同固态分散相组成的碱粉煤灰矿渣混凝土的抗渗性能,并结合X-射线衍射(XRD)、傅立叶转变红外光谱(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)、压汞法(MIP)对碱粉煤灰矿渣水泥石的物相组成和微观结构进行分析.结果表明:碱矿渣混凝土水化产物主要为低Ca/Si比的(I)C-S-H凝胶,体系中随着粉煤灰掺量的增大,水化产物逐渐向聚合度更高的C(N)-A-S-H凝胶结构转变;当粉煤灰掺量不超过30％,粉煤灰能够优化碱粉煤灰矿渣体系孔隙结构,提高碱粉煤灰矿渣混凝土的抗渗性;当粉煤灰掺量大于30％,粉煤灰较低的活性导致水泥石水化产物数量减少,水泥石大孔数量和总孔隙量增大,相应混凝土抗渗性能呈明显下降趋势.     

HL-1实验数据分析系统

一个用于HL-1物理实验的数据分析系统已经建成。它已用于HL-1的各种物理实验,诸如偏压电极放电的实验,微波加热实验,弹丸注入的实验等。该系统成为物理学家分析,处理各种实验数据不可缺少的工具。文内简要说明了此系统硬件和软件的体系结构,在线和离线的分析情况,系统的应用情况等,是1989年以来数据采集和处理分析工作的系统总结。在根据HL-1M的诊断需要进行改进扩容后,可用于HL-1M实验数据分析。     

核二维子类鉴别分析

 针对图像数据的多子类线性不可分问题,提出一种快速核二维子类鉴别分析算法(K2DSDA).算法从理论证明K2DSDA等价于基于核样本列(行)向量的2DSDA,并结合快速核样本图像近似定义实现最优判别向量计算,降低了算法复杂度.实验显示,本文算法在多个标准人脸库上的分类准确率优于其他鉴别分析算法,这证实了K2DSDA的有效性.