基于有源相控阵的风廓线雷达设计

连续完成对流层风场观测十分重要，可用于气象预报、环境灾害、风切变等研究。作者介绍了新一代P波段（445MHz）对流层风廓线雷达，描述了该风廓线雷达的详细结构和数据处理方法。该系统采用了低损耗的有源相控阵列天线和全固态高功率放大器。试验结果表明，采用该体制设计的风廓线雷达具有较多特点，适合风廓线雷达制造。     

体元弹性稳定性方程的一种推导方法

用虚位移原理推导了体元的弹性稳定性方程 ,并对其进行了详细的讨论。     

功能梯度材料薄球壳热屈曲问题

研究了由金属和陶瓷组成的功能梯度材料薄球壳热屈曲问题。用张量方法推导得到轴对称球壳稳定性方程。将热本构方程应用到球壳稳定性方程中,得到以位移表示的球壳热屈曲方程组。分别考虑均布外压和温度作用,采用伽辽金法计算分析简支球壳的热屈曲问题,给出薄球壳厚度、物性参数变化、内外表面温差变化引起的临界温度变化趋势和临界压力变化趋势。     

追本溯源

中国建设银行人力资源管理信息与决策支持系统是提高人力资源管理工作科学化和现代化水平,积极创造条件向商业化银行转化,目标是建成以现代计算机和通讯技术为主要手段的多层次、功能齐全、智能型的人力资源管理信息和决策支持系统。人力资源管理信息与决策支持系统的实施建立在企业内部网上,是继信贷管理信息系统之后又一个重要的企业内部网网上应用项目。本系统利用企业内部网提供的统一的网络平台、硬件平台、系统平台和开发平台,采用多级客户/服务器模式,数据逐级集中,在各级分行建立人力资源数据库和数据仓库,借助企业信息网,对全行机构,人员信息进行收集、存储、检索、传     

医院施工管理中应注意的问题

医院建筑施工管理是一项复杂且重要的工作,对影响施工的各种因素进行分析并采取针对性的措施,是提升施工管理水平、保证施工质量的重要保障.本文主要分析医院施工管理中的常见问题,并着重探讨了医院施工中的节能管理模式,旨在为相关工作提供参考.     

虚拟现实技术与信息化校园

提出了信息化校园的构成要素为校园网加虚拟现实技术加信息素养人的观点。指出其表现形式为现代教育模式、现代教育管理模式、现代文化校园 ,并对其内涵进行了阐述和扩展     

河流表面散射截面与侧扫雷达距离方程

侧扫雷达安装在河岸上测量河流表面流速,是近年来出现的雷达新应用方向。雷达的探测距离与入射角、河流表面的波浪高度等有关。文中推导了P波段侧扫雷达距离方程,分别采用经验模型和实际电磁计算的方式,采用分形理论构建水面散射特征实体模型,利用物理光学法与物理绕射理论相结合的方法,计算归一化散射系数。基于布设于宜昌某水文站内的侧扫雷达,文中将实测数据的回波信号转换成与入射角相对应的散射特征趋势描述性数据。通过实测数据与理论电磁计算结果相比较可知,采用水面散射特征计算方法得到的实际结果,与实测数据在趋势上能够吻合,具有较高的相似度和参考价值。     

柯达照片光盘技术简介

本文简要介绍了柯达照片光盘的基本工艺过程，展望了照片光盘在家庭娱乐和专业领域的应用前景，介绍了照片光盘分辨率的层次结构，以及照片光盘软硬件的新进展。     

羊膜上皮细胞移植对大鼠脊髓半横断损伤后神经再生的促进作用

目的:探讨羊膜上皮细胞(AECs)移植对大鼠脊髓半横断损伤后神经再生的影响,为AECs移植修复脊髓损伤(SCI)提供实验依据.方法:采用30只Wistar大鼠建立脊髓半横断损伤模型.损伤后分别进行明胶海绵加生理盐水移植(明胶海绵组)和明胶海绵加AECs移植(AECs移植组),同时设SCI模型组和假手术组作为对照.移植后2和4周,常规组织学方法观察移植物和脊髓组织结构;采用免疫荧光组织化学技术观察移植物和脊髓组织中神经丝蛋白(NF)阳性神经纤维、5-羟色胺(5-HT)能神经纤维、降钙素基因相关肽(CGRP)能神经纤维及神经胶质酸性蛋白(GFAP)阳性细胞.采用荧光红顺行示踪技术观察移植后脊髓神经纤维恢复情况;BBB功能评分方法评价移植后大鼠后肢运动功能恢复情况.结果:AECs移植可促进脊髓本身神经纤维的再生,并促进了NF、5-HT和CGRP神经纤维的再生,再生的神经纤维可穿过GFAP阳性区域进入移植物中,AECs移植组移植物中NF阳性神经纤维数明显多于明胶海绵组(P<0.05).AECs移植组、明胶海绵组及SCI模型组BBB评分与假手术组比较差异有统计学意义(P<0.05),而AECs移植组与明胶海绵组和SCI模型组BBB评分比较差异无统计学意义(P>0.05).结论:AECs移植可促进SCI后神经纤维的再生.     

基于BP神经网络的供应链突发风险评价模型

为评价供应链突发风险的影响,从供应链的组成和运作要素角度定义了5种类型的供应链突发风险,并建立了一套基于风险类型的供应链突发风险评价指标体系.在此基础上,以风险评价指标为输入,风险类型和风险等级为输出,建立了基于BP神经网络的供应链突发风险评价模型.该模型使用BP网络作为经验知识的学习机制来学习突发风险评价指标与突发风险类型及等级之间的映射关系,然后通过BP网络的知识记忆和泛化推理能力实现对供应链突发风险的自动识别和评价.提出的模型在一个供应链风险样本集上进行了验证,验证结果表明了模型的有效性.