HPM视角下“基本不等式”的教学北大核心

《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出在数学学科核心素养培养过程中需要注重数学文化的渗透;并要求教师在教学过程中注重引导学生把握数学本质,了解数学的发展历程,厘清知识的源与流,建立新旧知识之间的关联.数学教师要尊重学生的认知规律和数学的学科特性,放慢节奏,增加体验,让数学学习自然发生.     

紫外可见偏振成像光谱仪的光谱定标与匹配方法

紫外可见偏振成像光谱仪中沃拉斯顿棱镜的色散效应会导致探测器同一空间通道的中心坐标发生偏移，影响目标信号探测精度。根据偏振解调算法，利用沃拉斯顿棱镜出射的两正交分量调制光谱(S光和P光)实现偏振信息解调时，还需要完成光谱匹配。针对这一问题，提出了一种光谱定标与匹配方法。首先利用平行光源标定了仪器视场角与空间维像元的对应关系，提取出各空间通道对应的像元坐标集合并确定了视场定标方程；在同一空间通道内，通过低压汞灯标准光源对波长与像元的对应关系进行标定，得出光谱定标方程；利用视场定标和光谱定标结果完成正交分量光谱的匹配；最后利用太阳光谱中Fraunhofer线的特征波长对定标结果进行了检验。结果表明：紫外可见偏振成像光谱仪正交分量的光谱吸收峰位具有较好的一致性，定标值和标准值的偏差在0.1 nm以内，这验证了定标结果的准确性。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

焦炉上升管内壁结焦炭层的光谱学分析及结焦机理研究

以焦炉上升管内壁结焦炭层块为研究对象，采用X射线荧光光谱仪（XRF）、X射线衍射仪（XRD）、傅里叶红外光谱仪（FTIR）和激光共聚焦拉曼光谱仪（Raman）对结焦炭层的元素组成，以及各结焦炭层的矿物组成、组成结构和分子结构进行测试。分析从结焦炭层块外表面向内表面过渡的各结焦炭层的差异性，揭示焦炉上升管内壁结焦机理。结果表明焦炉上升管内粉尘中Fe，S和Cr极易催化荒煤气中蒽、萘等稠环芳烃化合物成炭，在焦炉上升管内壁形成炭颗粒沉积，为焦油凝结挂壁提供载体，在荒煤气温度降至结焦温度时易结焦积碳。结焦炭层均含有芳香层结构，随着结焦炭层从外表面向内表面过渡，各结焦炭层的面层间距(d₀₀₂)逐渐降低、层片直径(L_a)先降低后增加、层片堆砌高度(Lc)和芳香层数(N)先稳定后增加。结焦炭层石墨化过程是由结焦炭层内表面向外表面进行，主要包括其片层外缘的羧基和部分C-O结构的降解剥离，从而形成高度规整的共轭结构。结焦炭层块中C元素是以结晶碳与无定型碳的混合物形式存在。以上研究为解决焦炉上升管内壁结焦及腐蚀问题，提高换热器换热效率，有效回收焦炉荒煤气显热，降低焦化企业能耗提供实验基础和理论依据。     

属间远缘杂交水稻耐旱性生理特性的比较研究

采用在ＹＯＳＨＩＤＡ水稻专用培养营养液中添加一定量的ＰＥＧ ６０００的方法，比较研究了模拟干旱胁迫条件下属间远缘杂交新型水稻品种“远诱１号”（Ｙ）及其水稻亲本“圭６３０”（Ｇ）、高梁亲本“桃长红”（Ｔ）以及生产推广杂交组合“汕优６３”（Ｓ）等试验材料某些生态生理特性的差异。研究结果表明，在－１．０ＭＰａ的高渗胁迫下，Ｙ、Ｇ、Ｔ的萌发系数均有不同程度的下降，正常培养条件下的萌发系数ＧＣ分别为３６．９     

金属与金刚石薄膜接触的电学特性研究

用热丝辅助化学汽相沉积技术在Si衬底上合成了含少量受主型杂质的近于本征的金刚石薄膜，并研究了三种金属（Cu，Ag和Al）与它接触的电学特性，以及退火对接触特性的影响．结果表明Cu，Ag与金刚石薄膜接触的电学特性比较类似，而Al则明显不同；而且退火对它们的接触特性影响很大 关键词：