对目前高校体育与课程改革中几个问题的思考

针对高校体育与课程改革中存在的学校体育范畴不明、概念不清,偏重学科、轻视术科,偏重学科分化、忽视学科综合以及课程结构松散等现象,从正确认识学校体育与竞技体育的关系、重视竞争意识培养、强化专业、提高体育人才培养质量等几方面进行了一些探讨.     

印度NIIT教学法及其在高校教学中应用的研究

教学方法的应用直接关系到教学质量与效果.本文探讨了NIIT的教学方法,叙述了MCLA教学法的关键环节,分析了这种教学法的特点及优势.最后讨论了在高校计算机文化基础课中如何引入MCLA教学法来改进教学质量.     

基于C/S与B/S的成人高教MIS的设计与实现

针对成人高等教育管理的特点与遇到的问题，提出了基于COM 的C／S与B／S混合模式的成人高教管理信息系统的设计方案，通过引入COM 组件技术把C／S与B／S有机结合起来，使得软件的代码重用性得到了加强，且具有较高的效率与安全性，易于软件的升级与维护．目前，该方案已在广西师范大学成人教育学院成功实施，并获得了较好的效果．     

Domino从NT到OS400的移植

Lotus Domino是一个跨平台的OA支持系统,由于对OA的需求是一个不断发展变化的,因此对平台的选择也会随之改变,就必然要出现了移植的问题.本章从实际应用出发介绍了将Domino从基于PC服务器的NT移植到基于AS400的OS400的利弊、移植过程及移植后的效果.     

当量粘度法判断RF树脂粘合性能的探讨

通过测量在线取样的间苯二酚-甲醛树脂(以下简称RF树脂)溶液的当量粘度，来间接判断RF树脂的粘合性能。在NaOH质量分数为0．25％、反应温度为25℃的条件下，分析得出在反应时间为5h、F／R=1．8时合成的RF溶液粘合性能较好。并对此试样进行红外光谱分析，分析结果与测当量粘度结果一致，说明当量粘度法问接判定RF树脂的粘合性能的可行性，对实际生产有一定的指导意义。     

三种多元复合结构的核壳催化剂研究进展

以核壳结构复合而成的催化剂,在催化反应中常表现出较高的整体活性、大的比表面积、优异的择形催化效果和良好的热稳定性.部分催化载体因具有优异的择形效果和结构稳定性,在多元复合核壳催化剂的设计中也占据了一定的地位.本文主要介绍了几种常用催化剂载体(Al_2O_3、SiO_2、ZSM-5)参与复合的核壳催化剂制备与应用的概况.     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

粒子群算法在地震灾害应急避难所选址中的应用:以云南省鲁甸县文屏镇为例

以云南省鲁甸县文屏镇为例,在政府指定的地震灾害应急避难所候选场址的基础上,结合基础地理数据和人口分布数据,建立以最短化避难总距离和最小化避难所总容量为目标、不超出最大服务距离和不超过避难所最大容量为约束的多目标模型,采用改进的粒子群算法对其进行解算,并结合地震灾害避难所要求建立综合评价指标,对避难所分配结果进行分析评估.结果表明:共得到12种优化的方案;从安全性角度方案6为最优方案,从收容性角度方案12为最优方案,从成本投入方面方案1为最优方案;综合3个指标考虑方案12为最优方案.各种不同评估方案能为该区域避难所的责任区划分提供一定的理论基础.      

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。