基于Web的数字文化资源库可视化构建与利用研究

文化数字化和资源构建是文化传承、传播与利用的重要方式和途径,研究在于以数字化技术为支撑,构建基于Web的可视化数字文化资源库框架,以利于系统开发以及资源的存储、检索与利用,并对资源构建提出相应策略,以期对数字化文化资源的建设、管理、传播等提供借鉴。     

两类无约束优化的充分下降共轭梯度法

对无约束优化问题提出两类新的充分下降共轭梯度法. 在每次迭代过程中, 算法均可得到充分下降方向. 在适当条件下, 证明了算法的全局收敛性. 数值结果表明算法可行、 有效.     

关于正多面体一条性质的推广

定理1 若P为正多面体内任意一点,则P到正多面体各面的距离之和为一常数.这是关于正多面体的一个众所周知的性质,其结论是显而易见的.事实上,设V,S分别表示正n面体的体积和每一面的面积,P为其内任意一点,P到各面的距离为h(i=1,2,…,n).     

Klein-Gordon-Schr(o)dinger方程的辛Fourier拟谱格式

主要讨论Klein-Gordon-Sehrodinger方程的Fourier拟谱辛格式,包括中点公式和Stormer/Vedet格式.首先构造一个哈密尔顿方程,针对此哈密尔顿方程,在空间方向用Fourier拟谱离散得到一个有限维的哈密尔顿系统,对此有限维系统在时间方向用St(o)rmer/Verlet方法离散得到KGS...     

旋转激光扫描无源多靶点定位方法

由于旋转激光扫描测量系统采用的是有源式收发分体的仪器架构,因此其易受到工业现场复杂测量条件的制约。针对系统现场适应性受限的问题,提出了一种基于旋转激光扫描的单站式无源多靶点定位方法。在所提方法中,将多个角锥棱镜作为无源待测靶点。通过构建非球面反射接收模型实现了信号发射端与接收端的结合,并分析比较了该测量模式下的信号延时。此外,建立了多靶点光信号匹配机制以实现无源多靶点交会定位。最后,在工作空间测量定位系统平台上进行了实验验证。结果表明,所提方法在10 m测量范围内的三个方向上均能实现亚毫米级的定位精度,有效提高了旋转激光扫描测量系统在复杂测量环境中的适应性。     

头孢噻肟钠、转铁蛋白相互作用的光谱特征EI北大核心CSCD

将转铁蛋白(TRF)的荧光变化作为研究对象,在298,310,318 K下采用紫外吸收、传统荧光、同步荧光、圆二色谱法,对TRF与头孢噻肟钠(CEM)的结合进行综合分析。数据处理和分析结果显示:TRF的荧光伴随CEM浓度的提高而呈现规律性猝灭,猝灭方式是静态的。两者借助静电作用结合,反应生成新物质。结果的准确性通过上述方法进行了验证。此外,同步荧光和圆二色谱也表明CEM影响了TRF的构象。     

超声辐射下NH4OAc高效催化合成2-取代苯并咪唑类衍生物（英文）

超声辐射下,以NH4OAc为催化剂,利用芳香醛和邻苯二胺一锅法合成了一系列2-取代苯并咪唑类衍生物,该方法具有反应条件温和、收率高的特点。     

Mg的添加对PtNa/Sn-ZSM-5催化丙烷脱氢反应性能的影响

通过X射线衍射(XRD)、N2吸附、透射电镜(TEM)、NH3程序升温脱附(NH3-TPD)、H2程序升温还原(H2-TPR)和O2程序升温氧化(O2-TPO)等多种表征手段及催化反应性能评价,研究了镁助剂的添加对PtNa/Sn-ZSM-5催化丙烷脱氢反应性能的影响.结果表明:适量Mg的添加(0.3%和0.5%,质量分数)能促进催化剂表面金属粒子的分散,减少反应过程中积碳的产生.Mg的引入能有效抑制催化剂中Sn组分的还原,使更多量的Sn组分以氧化态形式存在,有利于丙烷脱氢反应的进行.但是,过量Mg的加入导致催化剂表面金属颗粒易于发生团聚,高温下Sn组分易于被还原,不利于反应的进行.在本实验中,0.5%Mg加入后PtNa/Sn-ZSM-5催化剂显示出最佳的反应性能,反应7h后,丙烷转化率仍然高达38.7%,对应的丙烯选择性能够维持在95%以上.     

苏北盆地古近系泥页岩有机质孔发育特征及影响因素

通过对苏北盆地古近系泥页岩研究并结合美国Marcellus页岩研究成果,定义有机质孔的概念,归纳有机质孔的类型及特征,探讨有机质孔发育的影响因素并总结有机质孔演化规律。结果表明:有机质孔泛指在有机质内部或边界处发育并与有机质具有成因联系的所有孔隙,包括原生有机质孔和次生有机质孔两类;有机质孔形态多样,分布具有非均质性,特别当有机质孔大量发育时,其内部结构是具有层状格架的似蜂窝状连通体;温度、上覆岩层压力、无机矿物和流体是影响有机质孔发育的外部条件,有机质类型、有机质成熟度和有机质含量是控制有机质孔发育的内部因素;苏北盆地古近系泥页岩实际样品和热模拟实验样品中有机质孔均表现出阶段性演化特征,这与干酪根热解生烃过程中的组构演化和生烃机制密切相关。     

云计算环境下非法用户入侵行为的检测与分析

为提高云计算环境下非法用户入侵行为的检测效果,设计一种新型云计算环境下非法用户入侵行为的检测模型.首先提取云计算环境下非法用户入侵行为特征,采用主成分分析对特征进行特征筛选;然后采用最小二乘支持向量机对非法用户入侵行为进行分类和检测,并采用粒子群算法确定最小二乘支持向量机的参数;最后选择具体非法用户入侵数据集对模型的有效性进行验证.结果表明,该模型能获得较高正确率的非法用户入侵行为检测结果,加快了非法用户入侵行为的检测速度.