石油测井仪器可靠性指标探讨

在分析常用可靠性指标及其应用现状的基础上，根据可靠性理论及石油测井仪器的特点。提出了石油测井仪器的可靠性模型。在探讨常用可靠性指标对石油测井仪器适用性的同时，提出将平衡稳定工作时间NWTURE和免维修测井井次NOLWNM作为石油测井仪器可靠性指标的思想；探讨了获取可靠性指标的途径。给出了推荐使用的石油测井仪器可靠性指标。     

绿色食品与绿色包装

介绍了食品绿色包装与环境保护的关系，探讨了食品绿色包装材料的选择及应用，食品绿色包装设计及市场价值等方面的内容。     

由光率体求导折射率及振动方向的新方法

从光率体出发，利用坐标轴旋转，导出了光在晶体中传播时折射率及振动方向的公式。     

一种有效的优化的多载波通信系统的功率分配算法

本文提出一种关于DMT系统传输纯数据流业务的最佳的功率分配算法，该算法使用了一种有效的表格查手工艺工和拉格朗日乘法器对分搜索办法，能够较快的收敛到最佳的功率点。同时，易于用硬件和软件实现。     

吐丝圈径对大规格高碳盘条组织性能的影响

计算与分析了斯太尔摩冷线上盘条的吐丝圈径、搭接密度及"佳灵"装置横向布风曲线之间的关系,研究了吐丝圈径的大小对大规格82B盘条组织和性能的影响,确定了大规格82B盘条最小吐丝圈径应为980mm.     

电子产品可靠性设计与成本控制

介绍了可靠性设计过程涉及的质量控制成本的解决方法，通过对最有可能影响可靠性的电路设计、元器件选用等方面的分析，介绍了在降低可靠性设计成本的基础下更好地解决可靠性问题的一些方法。     

黄河流域委属大河控制站站网布局分析检验与调整

简要论述了黄河流域委属大河控制站的基本情况，通过资料分析，按“直线原则”计算了黄河大河控制站布站数目的上、下限，并调查分析落实了各河段近期和中长期治理开发对水资料的需求，确定各河段测站数目的采用值；对照现有站数，结合测站位置，功能，测验，生活条件等，逐段逐站进行审查，综合评估，决定测站的撤，迁，留，并对密度不足的河段提出了设站意见。     

长江螺山站高水位流量关系和城陵矶（莲花塘）控制水位的研究

螺山站高水位流量关系是确定长江城陵矶（莲花糖）控制水位的基本依据，从基本的河道水力学规律出发，考虑涨落率修正、瞬时比降修正，计算各时段点的代表性比降，和相应糙率，求出均值，根据断面资料，得出高水位的稳定流曲线，并以各日流量转化的稳定流点，进行验证，精度很好，分析了河段区间流量对螺山站稳定流量的影响。阐明了螺山站稳定流量的变化情况和趋势，推求了各次大洪水的超额洪量，计算出莲花糖以上的总入流，根据现今的湖区及槽蓄容积进行洪水演进，计算1954年特大洪水的超额洪量，并分析节三峡水库拦洪后对长江中下游超额水量的影响；对莲花塘不同防洪控制水位进行了技术经济分析和评价，提出了抬高控制水位的具体建议。     

船闸直立墙基坑开挖与锚固施工程序

三峡船闸深槽开挖与锚固工程量大，工期紧，施工强度高，施工难度大。因此，合理的施工程序有利于边坡稳定和施工，是快速和高质量施工的关键。分析了永久船闸直立墙基坑开挖与锚固施工程序的复杂性和进行研究的必要性。介绍了设计阶段研究船闸开挖与锚固的施工程序。对施工过程中研究施工程序时考虑的因素，研究的主要内容以及实际采用的施工程序作了简要的分析，归纳和总结。     

Image processing using cellular neural networks based on multi-valued and universal binary neurons

Multi-valued and universal binary neurons (MVN and UBN) are the neural processing elements with the complex-valued weights and high functionality. It is possible to implement an arbitrary mapping described by partially defined multiple-valued function on the single MVN. An arbitrary mapping described by partially defined or fully defined Boolean function, which can be non-threshold, may be implemented on the single UBN. The quickly converging learning algorithms exist for both types of neurons. Such features of the MVN and UBN may be used for solving the different problems. One of the most successful applications of the MVN and UBN is their usage as basic neurons in the Cellular Neural Networks (CNN). It opens the new effective opportunities in nonlinear image filtering and its applications to noise reduction, edge detection and solving of the super resolution problem. A number of experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed algorithms.An erratum to this article can be found at