类水滑石CuMgAl的制备、表征及其催化性能的研究

针对共沉淀法制备类水滑石难于操作、易混入碱金属离子等缺点,采用水热和尿素水解法制备了三元类水滑石CuMgAl（Cu＋Mg/Al=3,Cu/Mg=5.0,3.0,1.0,0.33）,并将合成的类水滑石用于苯羟基化反应;采用X射线衍射（XRD）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、扫描电镜（SEM）等手段对类水滑石进行表征,以CuMgAl31作为催化剂,考察了反应时间、反应温度、溶剂及用量、催化剂用量、n（benzene）/n（H2O2）对苯羟化反应的影响.结果表明：与CuMgAl11、CuMgAl21、CuMgAl13催化剂相比,CuMgAl31具有较高的反应活性,反应的最佳条件为：反应时间6h、反应温度65℃、15mL吡啶作为溶剂、10mg催化剂、n（benzene）/n（H2O2）=3.0时,苯的转化率为5.5%,苯酚的选择性几乎为100%.     

光固化3D打印与传统涂膜法制备聚酰亚胺的摩擦学性能比较研究

为研究光固化3D打印成形技术及其材料配方对光敏聚酰亚胺摩擦学性能的影响,分别采用光固化3D打印技术和传统涂膜成形对比评价了几种光敏型和热固型聚酰亚胺的摩擦学性能、热稳定性及机械性能等.研究表明：为适应光固化3D打印成形需要而加入的活性稀释剂和交联剂对光敏聚酰亚胺的机械性能具有提升作用,但削弱了减摩抗磨和耐热性能;相较于涂膜成形的热固性聚酰亚胺,3D打印样品的耐热性能降低,摩擦系数升高了0.08,磨损率增加了9×10^-6 mm³/(N·m).尽管光固化3D打印聚酰亚胺的减摩抗磨性能低于热固成形聚酰亚胺,但基于光固化3D打印技术的一体成型、高精度和自由制造等诸多优势,对实现高性能及复杂结构精密润滑器件的一体化智能制造具有重要的工程意义.     

依申请公开政府信息相关法律问题探析

依申请公开政府信息制度在运行中不应限制申请人的范围,外国人、外国法人或其他组织也应当根据国民待遇原则享有申请信息公开权利,只是在获取信息的方式和内容上加以限制,以保护我国的国家机密和商业秘密。申请人的理由也不应做严格限制,行政机关可以询问申请人的理由,但是无须进行认定。实践中,行政相对人滥用申请、多次连续申请、申请信息公开的收费方式以及行政机关的服务方式等是受理申请公开政府信息经常遇到的难题,须在解决问题的过程中对政府信息公开制度加以修订和完善。     

硕士研究生招生考试制度的研究与设想

为了提高硕士研究生的招生质量，优化招生考试过程，新的硕士研究生招生考试模式应该包括“2＋X”研究生入学资格考试、科学的研究生入学报名、研究生入学专业考试和新型录取标准。     

硕士研究生招生考试制度的研究与设想

为了提高硕士研究生的招生质量,优化招生考试过程,新的硕士研究生招生考试模式应该包括“2 X”研究生入学资格考试、科学的研究生入学报名、研究生入学专业考试和新型录取标准。     

整体护理在普外科病房的实施方案

介绍了平顶山市第一人民医院普外科病房开展整体护理，创建模式病房的实施方案、具体操作过程和取得的良好效果．     

水、氮控制对荒漠草原植物群落特征的影响

以短花针茅荒漠草原为研究对象,设置了增雨施氮(WN)、增雨不施氮(W)、减雨施氮(RN)、减雨不施氮(R)、单独施氮(N)、自然状况(CK)6个处理,分析控制降雨量以及氮素添加对植被群落特征的影响,结果表明:(1)控制性降雨和氮素添加对群落组成、重要值产生了一定的影响.(2)增雨处理,显著提高了荒漠草原物种的多样性和均匀度(P0.05).(3)减雨施氮处理,提高了荒漠草原物种丰富度、使优势度指数上升.增雨施氮处理,有利于降低群落的生态优势度.(4)增雨施氮处理显著增加了群落地上生物量(P0.05).     

熔融沉积成型3D打印聚醚醚酮工艺优化研究进展

聚醚醚酮(PEEK)因其具有耐高温、耐腐蚀、高硬度、质量轻、耐疲劳等特点,被广泛应用于机械制造、航空航天等高端领域,可作为金属材料的替代产品。随着科技的进步,PEEK材料被用于精密机械和复杂材料的制造原料,传统注塑成型已无法满足微精密、高强度零部件的需要,限制了其进一步发展和应用。然而,将3D打印技术与PEEK材料体系结合为其制造和应用的发展提供了全新的思路,其中熔融沉积成型(FDM)3D打印PEEK技术的发展尤其突出,但通过FDM成型PEEK的工艺参数因其制造方法的局限性而尚未形成统一标准。因此,本文通过综述近年来FDM工艺参数对PEEK力学性能和结晶度影响的相关研究,总结出FDM打印PEEK的最佳工艺参数,并对FDM打印PEEK的发展前景进行展望。     

基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的 融合推荐算法

针对当前大数据背景下推荐系统中所存在推荐效率低下、扩展性差、推荐质量不高等问题,本文提出一种基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的融合推荐算法（CO-CWMA）。首先,通过Bregman联合聚类挖掘出多样、不同层次的低秩评分子矩阵,组合不同约束与距离的聚类结果训练得到子模型,进而在各个模型的子矩阵上并发地进行矩阵分解,最后将各个子模型进行均值融合,提高推荐质量、效率与扩展性。在矩阵分解阶段采用SVD++算法,基于每个子矩阵中的评分分布计算加权策略,给予高频评分较大权值,在梯度下降阶段利用学习率函数控制学习率的更新。实验结果表明,该算法与三种基线算法相比在均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）上均有明显降低,即推荐质量有较大提升。     

形态学实验课线上教学的探索与实践

形态学实验室承担基础医学课程中形态观察相关实习教学。近年来信息技术迅速发展,“互联网+”在教学中的广泛应用推动了教学方式的进一步革新,而以实践操作为特征的形态学实验课需要借鉴新的教学手段以期获得更好的教学效果。将线上教学融入传统教学方法中发现,学生对形态学实验线上教学方式认可度高,基本按时完成课程任务点,标本考试成绩良好。充分利用网络教学资源,解除实习课空间、时间限制,是线上教学的独有优势。