基于OpenShift的非均衡数据完整性评估

设计并实现了一个基于OpenShift云计算环境的数据质量评估平台,对非均衡数据的完整性常规指标和专用指标具有评估功能。     

黄荆提取物对几种害虫的杀虫活性

研究了黄荆种子二氯甲烷提取物对5种害虫的杀虫活性以及对天敌异色瓢虫的安全性。结果表明：黄荆提取物对菜青虫、小菜蛾、麦长管蚜和桃蚜都有较高的杀虫活性，尤其是对菜青虫的活性最高，稀释100倍，处理4龄幼虫死亡率可达93．3％。但对大猿叶甲的杀虫活性则很低。黄荆提取物对异色瓢虫幼虫有一定的杀虫活性，但对其成虫无任何影响。本研究结果为开发利用这一新的杀虫植物资源提供了依据。     

茂锆金属催化剂催化乙烯聚合研究

主要考察了含锆的茂金属催化剂中催化乙烯反应条件优化研究,在最优条件下催化聚合反应所得的产物与吉林石化公司聚乙烯厂聚乙烯产品进行分析对比.对茂锆金属催化剂催化乙烯聚合反应条件研究表明,适宜的助催化剂[Al]与主催化剂[Cat]的摩尔比在1 500左右,适宜的主催化剂浓度在1.5×10-4 mol/L左右,最佳聚合温度60℃,此时催化剂的活性可达到106 gPE/(molCat·h).从物理性能、热性能、相对支化度、相对分子质量及其分布分析可知,制备出的负载茂锆金属催化剂在最优反应条件下催化乙烯聚合所得的产物与吉林石化公司聚乙烯产品性质基本一致,符合产品的指标,支链分布均匀,分子量分布更窄.同时对茂锆金属催化剂主、助催化剂催化乙烯聚合的作用和机理进行了探讨.     

纸·质的设计表情

纸张不只是设计作品的介质,它亦属于设计的一部分。善于利用纸张的不同形态、质感,结合对受众人群的判断,将纸张的不同特性巧妙的融入适宜的设计之中,使纸张本身成为设计的元素之一,从而丰富我们的设计语言与设计体验,使默默无语的纸张成为具有情感与生命力的设计载体。在设计中分析和利用纸的不同质感所触及的受众心理感觉和意向,来点化作品的情感表达,引导人们去想象和体味。     

开关电源新技术的应用研究

以功率MOSFET和IGBT为代表的、集高频、高压和大电流于一身的功率半导体复合器件,表明传统电力电子技术已经进入现代电力电子时代,开关电源的工作频率得以大大提高,一些新技术的应用更是进一步提升了开关电源的性能。开关电源拥有更广阔的发展空间和应用前景。     

磺化酞菁镓的二聚现象研究

采用分光光度法研究了磺化酞菁镓的二聚现象；测定了二聚常数Ｋｄ，讨论了ｐＨ值、离子强度、水、温度等因素对Ｋｄ的影响。研究结果表明：磺化酞菁镓的二聚反应可表示成： ２ＳＰｃＧａＯＨ→（ＳＰｃＧａ）２Ｏ＋Ｈ２Ｏ且磺化酞菁镓的二聚常数随着离子强度、磺酸基数目、水的浓度的增加而增加。     

噻吩类导电高聚物的研究进展

噻吩类聚合物是研究较为广泛的功能高分子材料。详述了通过化学氧化聚合法和电化学氧化聚合法所合成的噻吩类导电聚合物的性能和用途,常用的结构与性能表征方法以及噻吩类导电聚合物在光、电、磁等各种领域中的应用。     

应力吸收层沥青混合料的低温抗裂性能

通过对自主研发的Sampave等3种改性沥青结合料和不同级配的应力吸收层沥青混合料进行低温弯曲和低温蠕变试验,分析沥青结合料和矿料级配对应力吸收层沥青混合料低温抗裂性能的影响.结果表明:自主研发的Sampave特种改性沥青混合料具有优良的低温抗裂性能,但单一改性剂SBR改性沥青并不能达到应力吸收层沥青结合料的性能要求;矿料4.75 mm、0.075 mm筛孔通过率对其低温抗裂性能影响较敏感.     

Performance analysis for range expansion in heterogeneous networks

In this paper, the uplink and downlink performance of a two-tier heterogeneous network （HetNet） with range expansion （RE） is analyzed. Different from previous works, base stations （BSs） are modeled as a spatial Poisson point process. This model can not only capture the irregularity of the BS deployment but also lead to closed form expressions. With the analytical results, the impacts of several key parameters on the coverage and throughput performance are investigated. Our results justifies the effectiveness of RE and Pico deployment. Based on our analyses, certain attention should be made on the RE design to balance the uplink and downlink performance. Our analyses are corroborated by simulations and can thus serve as a flexible and quick guidance for system design without complicated and time-consuming system-level platform construction and simulation.     

面向信息SNP选择的聚类算法

SNP数据在人类遗传病诊断与治疗中存在重要作用,但SNP原始数据存在大量冗余,因此需要选择出信息量大的SNP,完成SNP数据的降维.针对常用聚类算法应用到信息SNP选择时未考虑单个SNP与SNP子集之间相似度的问题,采用一种新的相似度度量方法,提出了一种改进的聚类算法K-MIGS,并将其应用到SNP选择中.K-MIGS算法解决了传统K-means不能挖掘出SNP位点与SNP子集之间的强相关性问题,并在医院提供的临床数据实验中表明,K-MIGS具有更高的非信息SNP子集重构度.最后使用支持向量机、决策树和神经网络对构造的SNP子集进行分类实验,对比K-means、特征加权K-means、ReliefF和MCMR,结果表明K-MIGS分类准确率和F1指标上提升了10％和15％,充分说明K-MIGS在信息SNP选择中具有更好的效果.