应用空间参考回归模型评估切萨皮克湾流域的总氮负荷

１前言切萨皮克湾已经受到来自流域各个支流过量营养物负荷的影响。过量的营养物负荷导致海湾的富营养化，引起不良的生态变化，如影响水质以及重要的水生物种的生长繁殖。尤其是溶解氧的降低，直接影响到鱼类的栖息地，即海底生物体和减少沉水植物的生长。美国环保局（USEPA）与哥伦比亚特区和宾西法尼亚、马里兰和佛吉尼亚州于１９８３年签定了一项多部门合作计划———切萨皮克湾计划（CBP）。美国地质调查局（USGS）参与了水质及有关数据的收集、编辑、解释工作。在切萨皮克湾协议中，CBP制定了一个提高切萨皮克湾溶解氧的目标，…     

消防系统中常见的问题、原因与处理

分析消防系统工程在施工、使用过程中所遇到的普遍性问题 ,找出产生的原因 ,提出相应的处理办法     

乐隐，乐自由——国内首款C网隐形手写手机华为C7168

谁说手写手机只能在商务领域大显神威？华为C7178彻底颠覆了传统手写手机单纯作为高端商务机的设计理念．以强大的“隐形”功能和超值的价位为喜欢手写的时尚人士带来了新的灵感。作为国内第一款具备“隐形”功能的CDMA制式手写新机．华为C7168配备高灵敏大触摸屏．支持高识别手写．具备“一对一”隐形、超级加密、多方通话以及MP3、FM收音机等时尚功能．让你“乐隐．乐自由”．     

预应力中空棒构件设计与力学特性

为满足装配式建筑节点接缝混凝土抗震性能的需要,以一种自平衡预应力中空棒为研究对象,研究接缝位置短杆件施加预应力的效果。根据力的平衡机理,对结构内部钢棒施加压力使结构外部钢管协调受力拉伸,达到设计预应力后由螺母锁定,将杆件埋入到装配式节点接缝混凝土,浇筑早强灌浆料,待固结达到预定强度释放反力棒,依靠外螺纹结构与混凝土的粘结力自锚实现接缝混凝土施加预应力。力学性能分析方面,研究杆件张拉阶段、静置松弛阶段应力变化及损失情况,验证了杆件张拉完成至放张前应力存储的有效性,通过分析杆件放张后应力分布、预应力损失等参数,验证了杆件应用到节点混凝土后传递应力的机理及有效性,并采用有限元方法分析预应力混凝土构件应力分布规律。研究结果表明预应力中空棒技术作用于装配式节点接缝混凝土具有较高的抗震和耗能能力,对装配式建筑节点混凝土高抗震性能的实现提供了一种新的技术手段。     

教学形成性评价系统

由于大量的试卷和作业资料存放浪费了大量的资源,教师们也没有可行的形成性评价方法,为了方便各位教师根据各自需求设置评价指标,帮助教师把收集的成绩和扫描的试卷、作业等图片录入数据库,帮助学生快速查询自己的学习情况,我们开发了软件教学形成性评价系统。该系统使用Mysql作为数据库平台,基于ASP.NET框架使用C#语言进行后端的开发,通过R语言建立回归模型进行相关系性分析来为教师和学生提供全面客观的评价。     

排课流程优化与重组研究

高校规模的不断扩大,教学改革的不断深化与有限教学资源的矛盾日益突出,现有的课程管理和服务无法满足学校快速发展的需求。流程重组通过分析和改进组织过程,可以更好地实现业务目标,该文将ESIA方法应用于业务流程再造,使用ESIA中的清除、简化、整合、自动化策略对排课流程中的问题进行优化,通过统一发布教学任务、集中排课、减少中间沟通环节等方法提升排课流程的效率和便捷性,极大地提高了师生的满意度、提升管理质量、为高校排课流程优化提供参考。     

增材制造椭圆锥齿轮的齿面与齿距误差分析

为提高椭圆锥齿轮增材制造的加工精度,减少其加工误差,对增材制造加工的椭圆锥齿轮进行误差测量,并分析误差产生的原因．运用齿轮啮合空间传动原理及增材制造的基本原理,建立了椭圆锥齿轮空间啮合坐标系、增材加工坐标系、分层模型、椭圆锥齿轮的理论误差模型和误差检测模型;对椭圆锥齿轮进行前处理分析,并对增材制造过程进行研究,获得该齿轮增材制造的加工方法;采用超景深三维显微系统和三坐标测量机对该齿轮进行检测,分析其表面误差精度与齿距误差．结果表明:利用增材制造法加工的椭圆锥齿轮误差偏大;优化STL模型,减小金属粉末直径,减少激光半径和热效应对加工层的影响,均有助于提高增材制造加工精度．     

稀土永磁材料的抗辐照性能研究

对2:17型SmCo和NdFeB两种稀土永磁材料进行质子和中子辐照,测量辐照前后磁性能变化.发现辐照试验后,高内禀矫顽力SmCo材料磁性能未发生明显变化,低内禀矫顽力SmCo材料磁性能下降,降幅小于5％,NdFeB材料磁性能大幅下降,降幅大于30％.将辐照后磁性能大幅下降的磁体再次进行饱和磁化,磁体恢复到辐照前的性能.对辐照前后的SmCo和NdFeB样品进行XRD分析,发现两种材料的晶体结构在辐照后均未发生变化.     

基于深度回归森林的短期电力负荷预测

为减轻深度学习算法对于网络超参数的依赖,提出了基于深度回归森林的短期电力负荷预测方法。所提方法利用深度森林的默认超参数构建多粒度扫描过程和级联森林过程的森林模型。首先,通过多粒度扫描过程有效学习样本的内在特征并提取序列数据的时序特征;然后,将所有特征向量用作级联森林过程的输入,筛选最终特征向量;最后,利用训练数据的特征对预测样本进行预测。结果表明,所提方法能够有效地减轻超参数配置对深度学习模型的影响,预测结果比较精确。