我国房地产市场的特征与调控分析

自1998年全面推行住房分配货币化的住房体制改革以来,中国房地产业逐步向市场化迈进。房地产业经过十多年的发展,一定程度上改善了中国人民的居住条件。住房问题成为居民日益关注的焦点的同时,国民经济的持续发展也深受房地产业的掣肘,这就必然要求加强中央政府对房地产业的调控。在这种情况下,明晰中国房地产业的特征及调控的目标对中央政府有效调控房地产业就显得尤为重要。本文从中国房地产调控政策的发展历程出发,围绕中国房地产市场的特征与调控目标,分析我国房地产调控实际操作中存在的诸多不足,进而提出促进中国房地产市场有效调控的建议。在1998年前,中国城市中普遍实行的是福利分配住房制度,住房供给矛盾突出,政府也必须寻找解决的途径。     

莱钢齿轮钢家族喜添新丁特殊钢厂成功开发高档次汽车齿轮用钢

2005年2月20日，特殊钢厂成功开发出SCM822H高档次汽车齿轮用钢。经检验，产品全部符合日本汽车高档用钢的技术标准，各项技术指标达到国际同类钢种先进水平。     

PHPMA/SiO2有机无机杂化材料的研究

以甲基丙烯酸p羟丙酯(HPMA)、正硅酸乙酯(TEOS)为原料，基于溶胶凝胶技术合成出聚甲基丙烯酸B羟丙酯PHPMA／SiO2均质透明有机无机杂化材料。采用气相色谱(GC)技术、紫外可见分光度技术研究TEOS与HPMA杂化机理。利用FT—IR和DSC技术对杂化材料进行表征。实验结果表明，HP—MA的活性羟基与TEOS的乙氧基间能够发生杂化反应，形成以Si—O--C链结合的有机无机杂化网络，这些有机无机杂化网络赋予了材料优异的力学性能和热学性能。根据实验结果预测了PHPMA／SiO2杂化材料网络模型。     

基于CPLD的信号相关器设计

针对单向发射被动测距的应用需求，提出了一种基于巴克码变换码型的脉压编码方案——对称替换码。分析表明该种编码方案可以在连续发送调幅信号进行测距的同时还可以传输二元信息。针对该编码方案，用VHDL在CPLD上完成了在倍采细分条件下的时域卷积结构的优化与具体实现。为提高信噪比，利用EAB单元设计了双RAM块，采用切换方式同时完成视频积分处理与数据输出，并设计了相应的与嵌入式处理器ARM之间的数据硬件接口以及工作时序分析。结果表明基于CPLD的相关器设计性能良好且易于实现。     

水热合成硅酸盐骨料及其自保温砌块制备

以粒径0.5～1.0 mm的膨胀珍珠岩作为成型核,电石渣、粉煤灰、水泥、石膏、膨胀珍珠岩细粉等为基材,经混合搅拌制成混合料.采用成球盘制作直径为5～10 mm的球型骨料,静置养护后送入蒸压釜,在温度为180℃、压力为1 MPa的蒸压养护条件下发生水热合成反应,研制出了水热合成硅酸盐骨料.结果表明:利用研制出的堆积密度为...     

西方海船的审美漫谈

美学作为哲学的一个分支,其渊源可以追溯到古希腊的毕达哥拉斯等先哲。不容讳言,西方是美学诞生的土壤。同时,西方作为一个海洋文明的摇篮,从15世纪开始开辟航路逐渐成为统治至今的主流文明可以说是和海洋密不可分的。尽管有很多学者大家对西方美学的研究十分深入繁多,对于西方海洋文明的美学方面的研究还是只言片语、不甚详尽。现今在海洋战略地位的提高,随着对海洋文化研究热潮的掀起,西方海洋文化的审美的研究不仅填补了这一块领域的空白,也是美学这门学科的新扩展与完善。西方海洋文化广博精深,本文就以海船这一航海文化中的典型工具来     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。     

基于形体逼近的三维重建算法

该文提出一种新的由三视图重建三维实体的算法,能扩展自顶向下的三维重建算法的形体覆盖域,并在Auto-CAD平台上验证了算法的有效性。算法的主要步骤是首先用平扫-旋转-求交的实体运算法则构造出与所求实体形状相近的实体———第1参照体,再模拟人脑的识图过程:把第1参照体的三视图与初始三视图对比,根据两者之间的差别构造出差异体,再从第1参照体中逐一减去差异体,得到第2参照体、第3参照体......最后得到所求的实体。