网页制作中值得注意的某些问题和一些实用方法

由于网页制作者在网页制作过程中对某些细节有所忽视,造成终端用户的不便。下面就实际工作中碰到的某些值得注意的网页制作问题作个归纳,同时简单介绍一些网页制作中的实用方法,供大家参考。     

几种江蓠属海藻的ISSR标记分析

用ISSR标记对几种江蓠属海藻进行了遗传多样性的研究。所用的7种实验材料包括4株龙须菜(其中3株分别来自中国青岛、委内瑞拉和南非，及1株青岛产龙须菜的高温选育种)和细基江蓠繁枝变型、真江蓠、芋根江蓠。用9条ISSR引物进行筛选，有6条可扩增出清晰可辨条带。这6条引物在7种材料中共扩增出151条带，其中117条(77．48％)表现出多态性。根据Nei等的遗传相似性系数(S)对7种材料进行分析，结果显示青岛产龙须菜与其选育种的相似性最高(S为0．939)。在3株不同产地龙须菜中，青岛龙须菜与南非龙须菜的遗传距离最近(S为0．643)，委内瑞拉龙须菜与前两者的S分别为0．167和0．192，因此初步推断委内瑞拉龙须菜不属于龙须菜种。包括龙须菜(产自青岛或南非)在内的4种江蓠间的相似性系数在0～0．143之间。     

洮北区实验室检测工作情况介绍

白城市洮北区农业科学技术推广总站化验室积极开展了土壤化验工作,取得了明显成效.化验条件进一步改善,检测能力进一步提升,服务水平进一步提高,为我区农业农村发展提供了强有力的技术支撑.     

双功能磁性木质素纳米材料的制备及其去除水中污染物的研究

为了提高木质素的高价值转化,同时实现废水中染料污染的处理。通过一步共沉淀法制备了多功能的磁性木质素纳米复合材料(MASL),并用于除去水中的有机染料。利用傅里叶红外(FTIR)、热重分析(TG-DTG)以及振动样品磁强计(VSM)等一系列技术手段分析材料的物理化学性质。吸附实验表明磁性木质素复合材料对亚甲基蓝(MB)和甲基橙(MO)的最大吸附量为355.85 mg/g和222.72 mg/g,且能够在120min内快速达到吸附平衡。其吸附行为符合Langmiur等温吸附模型以及拟二级动力学模型。此外,材料的磁滞回归线表明其具有优异的超顺磁性,能够通过磁分离快速从水中回收,表明其在实际应用中从废水中去除染料的巨大潜力。     

“RPA+AI智能班主任”构建教育科技融合新生态

<正>从构建“RPA+AI智能班主任”、培训环境搭建、共创式培训课件开发、虚实结合的实操培训及全方位数字化考核等方面,致力于降低人工培训成本,提升培训数字化成效,实现培训质量、效率的新提升。随着“云大物移智链”等现代信息技术逐步融入教育改革创新,国网山东电力将教培大数据系统并入国网学堂,加速培训“智慧校园”数字化转型。在现有RPA（机器人流程自动化实用化）应用的基础上融合AI（人工智能）技术,提出“RPA+AI智能班主任”概念,打造智慧教育新生态。     

基于BP-PID的选择性激光烧结温度控制系统设计

为消除纯滞后系统的超调、改善温度因素对制件质量和强度的影响,设计一种基于BP-PID算法的选择性激光烧结温度控制系统.该系统采用层次化架构和模块化的设计方案,以STM32控制器作为主控模块,并利用BP神经网络改进传统比例-积分-微分(PID)算法,提高了控制系统的稳定性且效果显著.通过MATLAB进行仿真模拟,与传统PID控制进行对比并进行实验.结果表明:BP-PID算法能迅速整定最优参数,且超调量小,达到稳态所用时间更短;在设定预热温度为90℃且采用BP-PID算法控制时,系统稳态误差在±1℃之内,超调量小于3％.     

新型成型机秸秆碎料形变分析及挤压力控制措施

介绍了一种新型秸秆燃料成型机,阐述了其基本机械结构和工作原理．为了便于分析秸秆燃料压缩成型过程中秸秆碎料形变规律,将成型机工作区域动态地划分为供料区、压紧区、压实区、成型区和保型区等五个工作分区．从秸秆碎料宏观体积、微观组织变化以及秸秆碎料的形变情况,分别探讨了每个分区秸秆碎料的形变特点．成型机压辊对秸秆碎料的挤压力过小会降低成型燃料的品质,挤压力过大则会降低秸秆成型机的寿命．通过研究挤压力与秸秆燃料密度的关系,以控制压缩比为措施设计了新型秸秆成型机的挤压力控制方案．     

玻璃配合料中B2O3、Fe2O3检测方法的改进

玻璃配合料中B2O3和Fe2O3含量的稳定性是决定玻璃纤维生产稳定与否的关键因素,而现今使用的传统的配合料中B2O3、Fe2O3检测方法都较繁冗,不能快速准确地指导生产。本文介绍了配合料中B2O3、Fe2O3的新的检测方法,此检测方法具有简单、快捷、误差小的优点。     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结(SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM),建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

卸料车斜梁结构有限元分析

卸料车在堆料机中属于相对独立的一个机构,本身无驱动装置,由堆料机牵引其行走,但其结构性能直接影响堆取料机的综合性能。在组成卸料车的结构件中斜梁结构部分是重要的承载部件。因此,本文对卸料车的斜梁结构进行研究,以便为卸料车整体的结构改进提供依据。