3种油田常用废泥浆的再利用技术

钻井废泥浆中含有大量的泥浆添加剂，采用固液分离法，可大大减小废物的体积，同时使有效成分保留在固相之中。将其用于泥浆的再配制研究，经测定：再配制泥浆的各种常规性能及抗老化、抗污染性能等均达到原浆的要求。但此时泥浆添加剂的加入量仅为原浆加入量的１／３左右，降低了成本，因此具有明显的经济效益、社会效益和环境效益     

生物芯片在药物靶点发现中的应用

近年来,生物芯片技术得到了迅猛发展,应用于分子生物学、诊断和治疗、新药开发等诸多领域。生物芯片技术在药物研发中应用最为广泛的一个领域是药物靶点发现与药物作用机制研究。而发现和选择合适的药物靶点是药物开发的第一步,也是药物筛选及药物定向合成的关键因素之一。因此将生物芯片应用于药物靶点会对药物研究与开发起重要的推动作用。     

连苯三酚显色树脂相分光光度法测定痕量钛

研究了钛与连苯三酚在酸性介质中反应生成有色络合物,与717＃强碱性阴离子交换树脂进行交换吸附,在树脂相下进行光度分析的方法。钛树脂相络合物的最大吸收波长为420nm,表观摩尔吸光系数为7.5×104L·mol-1·cm-1,Ti(Ⅳ)含量在0～1.2mg·L-1范围内符合比尔定律。此法用于钢样中痕量钛的测定,结果令人满意。     

医院计算机网络在抗菌药物使用管理中的应用

医院是人们健康的守护站,是治疗疾病的中心.现如今,我国经济迅猛发展,百姓的生活质量有了明显的提高,人们不仅追求物质享受,对健康生活的关注度也空前高涨.抗菌药物是医院所有药物中比较特殊的一种物质,它能够预防和治疗感染,但是一旦这类药物被滥用,则会造成相反的效果,甚至出现二度感染.因此,如何管理好这类药物就成为了医院关注的焦点.计算机是现代化设备之一,将其普遍应用于医院之中,并将其与抗菌药物的管理结合起来,有助于保管好此类药物,发挥治疗的作用.本文就结合我国各大医院计算机网络的应用现状,对抗菌药物使用管理进行全面分析,从而确保它的合理利用,达到治病的功效.     

基于Hessian图正则稀疏NMF的高光谱解混

基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)的高光谱解混(Hyperspectral Unmixing,HU)方法引起了大家的关注,因为可以将一个非负高光谱图像(Hyperspectral Imagery, HSI)数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积,分别对应于端元矩阵和丰度系数矩阵。目前,图约束的NMF算法已经被证明对高光谱解混是有效的,因为它们可以捕获HSI的几何特性。为了挖掘数据在混合过程中的几何结构和稀疏性,提出了一种稀疏的Hessian图正则化NMF(SHGNMF)算法。SHGNMF算法是将丰度矩阵的L1/2正则化器和Hessian图正则化项都添加到每个NMF模型中,同时采用乘法更新规则。最后用模拟数据和真实数据进行实验,验证了所提出的SHGNMF算法相对于其他NMF算法的优越性。     

从性能角度看刹车片的研究现状与动态

综述了刹车片的分类、发展历程和性能要求,阐明了影响其性能要求的主要因素,总结了当前各类刹车片各种性能提升的研究现状。着重分析了在确保制动性能、抗衰退性能、恢复性能良好的情况下,尽量提升舒适性能,研发绿色、经济的新材料刹车片的动态。     

超媒体电子出版软件系统的设计与实现

阐述了一种超媒体电子出版软件系统,系统采用积件的设计思想,探讨了在积件思想下的制作方法,解决了超媒体应用中难于实现的分工协作以及在缺乏媒体情况下的制作问题,系统 以直观的奔顺序方式建立和组织媒体链接。     

基于Modbus协议的智能数据采集显示模块

为实现实时数据的远程采集与显示,设计了基于Modbus协议和RS-485总线为基础的智能数据采集模块.能够采集PT100信号或4-20mA的工业标准信号.其硬件系统主要由单片机、A/D转换、通信、存储、电源、输入输出显示及复位看门狗等模块组成.该系统可存储设置的参数,采集现场的模拟量,转换为数字量进行运算处理,与上位机通信功能强大.功耗小、抗干扰能力强,接入方便,适用于一般的工业现场,满足用户不同的需求.     

生物材料的表面工程

论述了生物材料表面工程领域的科学基础、技术范畴、现状和趋势,并叙述了作者在该领域的一些研究工作与结果.     

基于协同过滤的多维度电影推荐方法研究

推荐系统作为解决信息过载的办法之一,广泛运用于各个领域,其中基于协同过滤的推荐方法应用最为成熟和广泛,但是由于传统的协同过滤推荐方法只考虑了用户和项目两个维度,忽略了包括环境因素、影片信息、观影感受等在内的多维度影响因素。分析表明以上多维因素对用户在进行影片评分时有着较为重要的影响。通过线性回归方法寻找并确定多维度属性以及各属性的影响程度,进而在传统协同过滤的基础上融入多维度影响因素,最终构建基于协同过滤的多维度推荐方法。实验表明,该方法相比传统协同过滤推荐方法的推荐效果有一定的提升,其中最优平均绝对误差取值下降了约6%,平均绝对误差均值下降了约2%,说明该方法相比于传统的协同过滤推荐方法具有更高的准确性,从而验证了该方法的有效性。