节点板域厚度对钢框架静动力反应的影响

水平荷载作用下,节点板域的剪切变形降低钢框架结构的侧向刚度,使结构的水平位移及层间位移增大.对各种节点板域厚度的钢框架进行了水平静动力分析,结果显示,适当增加节点板域的厚度可有效地减少其不利影响.在强烈地震作用下节点板域较早地屈服,使结构层间位移过大增加,可能引起结构失效,工程中应高度重视.     

基于Laguerre展开的时、频域同时外推技术

考虑到散射体在高斯脉冲平面波激励下感应电流的能量几乎全部集中在有限时间和频率的范围内这一因素，将时域响应用Laguerre函数展开，并由傅里叶变换，可得到相应的频域响应。采用时间步进法（MOT）和矩量法（MOM）分别得到早时和低频响应，由早时响应和低频响应信息的互补关系，联合外推得到整个时、频响应。用本方法分析计算了理想金属导线的时、频域电磁散射响应，结果表明了该方法与频域MOM、时域MOT的精确数值解非常接近。     

近红外比率荧光探针双重响应SO2衍生物和ONOO-(英文)

同时检测生物体内二氧化硫衍生物(HSO₃^-/SO₃^2-)和过氧亚硝酸根(ONOO^-)对深入研究相关疾病的发生和发展具有重要意义。本文合成了一种双响应比率荧光探针(NI),用于HSO₃^-/SO₃^2-和ONOO^-的双重检测。在该探针中,半花菁被选为荧光发色团,碳碳双键被作为识别单元。NI发射的近红外荧光(746 nm)可分别切换至绿光(582 nm)和蓝光(406 nm),以分别响应HSO₃^-/SO₃^2-和ONOO^-。研究结果表明,该探针具有较强的特异性和较高的灵敏度,可以用于肝癌细胞HepG2中HSO₃^-/SO₃^2-和ONOO^-的双重检测。     

农业产业化经营组织形式问题及其完善的对策

农业产业化经营组织形式是产业化发展的载体,它的健全和完善就是产业化发展的健全和完善。我国是一个以千家万户为生产经营单元的农业大国,存在生产规模小、经营分散、信息不灵、和市场脱节等弊端,在加入WTO后,难以参与国际市场的竞争。如何把农民组织起来、引导农业进入市场、参与国际竞争、探索新形势下农业产业化组织形式,意义特别重大。一、国外的农业产业化发展与组织形式发达国家的农业一体化经营兴起于20世纪50年代初,是在市场经济充分发育成熟、农业实现了现代化和高度商品化的技术与经济条件下产生的。当时发达国家面临食品消费…     

国内旅游在线预订的发展及垄断问题

近年来,随着互联网的发展普及,旅游在线预订逐渐兴起,尽管呈现出一派欣欣向荣的景象,但同时也面临着严峻的挑战,即未来可能会出现垄断现象.本文从在线预订业的发展入手,分析现状,预测发展前景,重点讨论可能出现的垄断,并提出相应的预防措施.     

混合超表面窄带吸收器的仿真设计及特性研究

金属-介质-金属结构的超表面窄带吸收器应用广泛,但金属固有的欧姆损耗会导致吸收峰的半高全宽偏大,影响吸收器在传感领域的应用。本文用介质顶层结构取代超表面的金属顶层结构,设计了一种介质-介质-金属结构的混合超表面窄带吸收器。吸收器由Al₂O₃倒圆台顶层阵列、SiO₂中间介质层以及银膜基底组成,通过有限元法对吸收器的吸收光谱进行仿真,结果显示吸收器在可见光波段产生最大吸收率为99.88%、半高全宽为2.26 nm的吸收峰。通过与相同尺寸参数的金属-介质-金属超表面窄带吸收器进行吸收光谱和吸收峰处电场分布的对比,分析两种结构不同的吸收原理。同时对混合超表面窄带吸收器尺寸参数对吸收峰的影响,吸收器对外界折射率的传感性能进行仿真和分析,为该结构吸收器的可调性和稳定性,以及在折射率传感上的应用提供参考。     

生长素与植物顶端优势

生长素是控制顶端优势的主导因素,但它对侧芽的抑制作用不是直接的,有可能通过调节第二信使的量来抑制侧芽生长.比较有说服力的第二信使是细胞分裂素以及一种可以通过嫁接转移的未知因子.另外还有研究表明,主茎中生长素的运输抑制侧枝中生长素的运输,从而使侧枝生长受抑制.生长素抑制植物分枝的作用部位是在地上部分的木质部和维管束间的组织形成层中或两者的汇点处.     

概率论与数理统计教学方法的探索

结合具体教学实践,本文就概率论与数理统计课程的教学中如何改进教学方法、激发学生学习兴趣和提高教学效果进行了探讨.教学实践证明,从改进教学方法和教学形式人手,是提高概率论与数理统计课程教学效果的有效途径.     

基于小波模极大值的数字水印算法

目的针对传统数字水印技术的有限性,实现一种新的数字水印算法。方法新算法以小波变换为基础,对原始图像和水印图像进行小波变换,将水印信息嵌入到中频系数中。结果实现了二维彩色图像将为水印信息嵌入到二维图像数据中。结论实验证明,新算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果,具有较好的健壮性。     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.