用硅烷偶联剂处理生物玻璃表面及其复合支架的制备

为了改善溶胶-凝胶生物活性玻璃与高分子材料的相容性,用硅烷偶联剂氨丙基三乙氧基硅烷对生物活性玻璃进行表面处理,并用X射线光电子能谱对处理后的生物活性玻璃的表面进行元素分析.结果表明:偶联剂通过Si-O-Si键被引入到生物活性玻璃表面.用处理后的生物活性玻璃与壳聚糖-明胶复合制备了多孔支架.扫描电子显微镜观察发现:复合多孔支架的两相相容性好,界面结合紧密;支架的孔隙连通、排列规则.力学测试表明:改性后的溶胶-凝胶生物活性玻璃与壳聚糖-明胶制备的复合支架力学性能得到明显改善.     

粗壮脉纹孢菌发酵前后豆渣多糖理化性质和结构特性

本文对粗壮脉纹孢菌发酵前后豆渣多糖的理化性质及结构特性进行了研究.采用粗壮脉纹孢菌发酵,经过水提醇沉、酶-Sevag法脱蛋白制备多糖,通过扫描电镜、X-射线、红外光谱、气质等技术对发酵前后多糖结构组成进行分析.结果表明,发酵后豆渣粗多糖含量增加了8.19倍,发酵后豆渣中总糖含量、蛋白质、总黄酮、总酚的含量均有升高;扫描...     

莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用

为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法.该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优化问题,利用算法对数学模型求解,达到优化节点覆盖的目的.仿真结果表明:该算法的运算结果达到了预期效果,优化了工作节点的布局,提高了覆盖率,是一种高效可行的WSNs节点覆盖算法.该算法非常适合应用到WSNs节点覆盖优化中,能够大大的提高节点的覆盖率.     

日本新化学物质管理政策对我国的借鉴与参考(下)

分析了日本新化学物质登记后有关撤销与变更、登记后监督管理、与现有化学物质衔接及登记后进名录等方面的管理要求和相应处罚要求,从12个方面论证了日本新化学物质管理对我国的参考与借鉴意义。指出提高新化学物质管理法规层级,完善相关政策技术文件,是我国当前亟需解决的问题;研究建立协调统一的新化学物质与现有化学物质管理制度体系,是我国必然面临且应尽快解决的问题。     

单管钢塔理想插接节点的抗弯刚度研究

插接连接单管钢塔中塔身插接节点的受力性能和传力机理比较复杂,属于接触问题,其对于塔体整体抗弯性能的影响还不十分清楚,各国的规范中也尚无关于插接节点的计算要求。本文以接触有限元理论为基础对插接节点的抗弯刚度进行了研究。     

中日全球化学品统一分类和标签制度实施对比与分析

研究了中日两国全球化学品统一分类和标签制度(GHS)实施的基本情况,从制度建设、法规政策及标准、实施行动等多方面进行对比与分析,对我国GHS的实施提出建议。     

浅论人力资源管理的现状及策略——我国事业单位人力资源管理分析

为了让事业单位人力资源管理有更好的可效度、可行性，必须提高人力资源的科学配置，提高社会总体效用。本文从目前我国事业单位的人力资源管理的现状，剖析我国事业单位的人力资源管理过程中的各种问题，并提出应对的策略。     

基于Transformer的脊椎CT图像分割

目的 脊椎CT（computed tomography）图像存在组织结构显示不佳、对比度差以及噪音干扰等问题;传统分割算法分割精度低,分割过程需人工干预,往往只能实现半自动分割,不能满足实时分割需求。基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的U-Net模型成为医学图像分割标准,但仍存在长距离交互受限的问题。Transformer集成全局自注意力机制,可捕获长距离的特征依赖,在计算机视觉领域表现出巨大优势。本文提出一种CNN与Transformer混合分割模型TransAGUNet （Transformer attention gate U-Net）,以实现对脊椎CT图像的高效自动化分割。方法 提出的模型将Transformer、注意力门控机制（attention gate,AG）及U-Net相结合构成编码—解码结构。编码器使用Transformer和CNN混合架构,提取局部及全局特征;解码器使用CNN架构,在跳跃连接部分融入AG,将下采样特征图对应的注意力图（attention map）与下一层上采样后获得的特征图进行拼接,融合低层与高层特征从而实现更精细的分割。实验使用Dice Loss与带权重的交叉熵之和作为损失函数,以解决正负样本分布不均的问题。结果 将提出的算法在VerSe2020数据集上进行测试,Dice系数较主流的CNN分割模型U-Net、Attention U-Net、U-Net++和U-Net3+分别提升了4.47%、2.09%、2.44%和2.23%,相较优秀的Transformer与CNN混合分割模型TransUNet和TransNorm分别提升了2.25%和1.08%。结论 本文算法较以上6种分割模型在脊椎CT图像的分割性能最优,有效地提升了脊椎CT图像的分割精度,分割实时性较好。     

基于函数链神经网络的非线性系统稳态模型辨识及应用

利用函数链神经网络的非线性映射能力和快速收敛特性，将良好的推广能对视为网络评价函数的约束条件，以改善网络的泛化特性，提高系统的稳态辨识精度，仿真和实际应用结果表明，具有收敛快，辨识精度高，所需样本少等优点。该方法在SO3磺化过程非线性系统建模中得到应用。     

数据结构课程思政路径探索与实践

针对计算机专业课程思政存在的问题,提出依托基层教学组织提升教师队伍育人能力,以OBE理念重构融合课程思政的教学体系,以自编或引入的方法建设专业课程思政资源,通过搭建计算机专业课程思政微信小程序平台,拓展专业思政渠道,延展专业课程思政时空。结合数据结构课程的思政改革和实践,介绍专业课程思政的具体实践并说明成效。