U-47700中毒的法医学研究进展

U-47700是一种选择性μ-阿片受体激动剂,由于它比海洛因、吗啡具有更强的兴奋、致幻、麻醉等效果,常作为替代品出现在世界各地的娱乐毒品市场上,被列为新型精神活性物质（NPS）。过量的U-47700会抑制中枢神经系统,严重者可致死亡。死亡方式多为意外中毒和自杀,他杀较少见。近年来U-47700滥用导致中毒死亡的法医学案件发生率逐年攀升,但国内鲜有报道。本文通过对U-47700的理化性质、代谢、中毒概况和机制以及法医学检验方面进行简要概述,以期丰富读者了解,为日后相关工作提供参考。     

基于人因工程与模块化的苗族蜡染绘制工序优化研究

目的 维护苗族蜡染的手工创作,提高蜡染创作效率与舒适性。方法 首先经实地调研,运用人因工程分析,观察苗族蜡染流程并结合手艺人的主观评价,发掘其中有待优化的工序和待改良的工具。随后对苗族蜡染开展画面研究,通过分解画面,先得到绘制较为繁琐且排列逻辑较高的区域,再分析其组合规律,进而提出模块化的重组思路与设计。最后以苗族蜡染的绘制特点和操作要求为基础,流畅度和舒适度为原则,对现有绘制工具进行改良设计。结论 通过人因工程和模块化的结合应用,将问题拆分为工具与画面两个方面,分别提出优化方案,以支持苗族蜡染的创造性而非重复性工作、降低初学入门的难度,以工具的改进助力手工艺的创作。     

油气经济可采储量评估方法

按照2004 年颁布的新的《石油天然气资源/储量分类》（ GB/T19492- 2004）标准,为了建立和形成油气田技术可采储量、经济可采储量、次经济可采储量和剩余经济可采储量等新的可采储量系列,在总结国内外研究方法的基础上,结合油田的地质开发特点,根据我国现行的财税制度,以现金流法为主要方法,进一步研究提出了经济极限法、井网密度法、边际成本法、类比法等经济可采储量计算方法。根据各种方法的基本原理和应用条件,进行了归类分析。同时,建立了储量价值评估模型,对评估过程中参数的假设做了详细阐述,经济可采储量评估由实物量转向了实物量与价值量相结合,使得对经济可采储量、剩余经济可采储量的评估更加科学,并与国际储量评估方法接轨。     

山东经济视阈下机电一体化专业“双核型”技能人才培养模式创新与实践研究报告

山东产业在可持续发展下不断升级,经济的快速发展需要大批"双核型"技能人才。尤其在机电专业,产业发展、技术推陈出新,变化更是日新月异,高技能人才紧缺。而作为培养"双核型"技能人才主力军的职业院校也在与时俱进,创新"双核型"技能人才培养模式刻不容缓。     

基于XML的音乐数据库异构集成研究与实现

在音乐信息检索领域,不同类型、不同存储位置的音乐信息面临共享的需求,异构数据集成是必须解决的问题。探讨了已有的主流异构数据集成策略,采用基于XML标准格式文档的异构数据集成参考模型,对基于Oracle的音乐检索网站开发过程中的数据集成进行了应用研究。     

商业化运作下的激情——《变形金刚2》电影原声赏析

毋容置疑,迈克尔·贝（Michael Bay）对好菜坞商业影片的诠释绝对排在如今所有导演的前列,他影片中无处不在的“破坏力”所带来的视觉和听觉的双重冲击,把大批的观众吸引到电影院中来,虽然有很多批评人士对这种纯商业模式嗤之以鼻,但他们又不得不承认这的确是一剂药性强劲的票房兴奋剂。     

化学反应速率的数值算法

表文介绍了化学反应速率常用方法——hTST理论,并详细介绍了求解最小反应路径的最新数值求解方法。     

心余力绌的魔法再续——《哈利·波特与混血王子》原声赏析

《哈利．波特与混血王子》（Harry Potterand the Half-Blood Prince）在去年圣诞档被推迟后,终于在今年暑期与影迷见面。虽然是长时间的等待,但影迷们仍然以第一部上映时的热情迎接了这个系列影片第六部的到来。随着影片剧情的逐渐黑暗,当年那个稚气未脱的魔法男孩也逐渐成长为了一个英勇的魔法师。     

双面小提琴《反抗军》原声音乐赏析

2009年2月,第81届奥斯卡颁奖典礼已落下帷幕,《贫民窟的百万富翁》（Slumdog Millionaire）不出意料地拿下了包括最佳原创音乐奖在内的八大奖项。在今年提名该奖项的影片中,由詹姆斯·纽顿·霍华德（James Newton Howard）操刀音乐制作的《反抗军》（Defiance）也是引人关注的作品之一。影片背景设置在了二战时期的欧洲战场。讲述了比尔斯基（Bielski）兄弟凭借自己的力量拯救1200多名犹太人生命的真实故事。而屠姆斯·纽顿·霍华德本人也因这次提名为他2008年的征程画匕了一个圆满的句号,更让所有喜欢他的乐迷们对其2009年的作品增添了些许期待。     

基于辅助学习的改进端到端合成语音检测方法

随着深度伪造技术的发展,合成语音检测面临越来越多的挑战。本文提出一种将辅助学习融入端到端模型的合成语音检测方法。将音频数据进行数据对齐后在不加提取任何手工特征的情况下直接输入到改进端到端模型,主任务进行真实语音与合成语音的二分类,同时选用不同合成语音类型判别作为辅助任务,为主任务的合成语音检测提供先验假设,并且对主辅任务的权重叠加进行了优化。通过在公开数据集ASVspoof2019及ASVspoof2015上进行的实验结果表明,本文改进的模型与使用手工特征的模型相比能有效降低等错率,且优于改进前的端到端模型,并且在面对未知攻击类型时拥有更好的泛化能力。