摘要：针对传统的溴化锂吸收式制冷系统难以利用低品位热源的问题,将气隙式膜蒸馏(AGMD)技术引入到溴化锂吸收式制冷系统中,是使其能够利用低品位热源的一种新的工艺流程。本文根据已有的1H,1H,2H,2H-全氟癸基三乙氧基硅烷(FAS)-Al2O3管式复合膜的膜蒸馏性能数据,对典型的基于AGMD的溴化锂吸收式制冷系统进行了热力计算。结果发现制冷系统的性能系数(COP)值较小,仅为0.280,因而需要对其工艺流程作进一步的优化。经热力学分析确定了优化的方案:在膜发生器浓溶液出口处增加回路,从而改进了原制冷系统的工艺流程。研究结果表明,制冷系统的COP值会随着回流比的增大而增大。当回流比达到8时,COP值可达到0.765,相较于改进前的系统增大了1.74倍,大大改善了制冷系统的性能。

摘要：我是安徽省铜陵市艺术剧院的李恋.1986年毕业于安徽省艺术学校,现为铜陵市艺术剧院副院长,二级演员,铜陵市政协委员,铜陵市戏剧家协会副主席.从艺18年来,艺术创作涉足黄梅戏表演、现代音乐剧创作和演唱、影视剧拍摄等领域.曾在、、等十几部黄梅戏中担任男主角.1989年在首届全国黄梅戏青年演员电视大奖赛上获优秀奖.

摘要：小川绅介不是趣味的提供者，他的影片不能给人带来所谓的“愉悦”；他更不是显而易见的“深刻”的表达者，不能给人带来点头不已的“思想”。趣味与本质无关，深刻也从来不是显而易见的。抱着寻找所谓“审美愉悦”和“深刻思想”去看小川的纪录片，就走错了门，他的纪录片是挑战人们观看习惯的纪录片。实际上．好的纪录片也都不该顺着习惯来，

摘要：本文基于JavaEE框架设计并开发了美食网系统,通过应用JSP动态网页制作技术和SSH(Struts2、Spring和Hibernate)框架开发的美食系统主要的功能有,用户上传美食做法、分享美食做法、收藏美食做法、对美食进行评论、评分等等。系统以互联网下的分享厨房为模板以及系统用户的体验为导向,具有较强的扩展性。

摘要：在新时代背景下,培养大学生的创新能力是高等教育的重要任务。医学微生物学实验课作为中医学、临床医学等各专业的基础课程,对于培养学生的实践能力和创新思维具有重要意义。探讨应用微格教学结合翻转课堂模式,进行分级设计,应用于医学微生物学实验课教学,为培养和提升医学生实践能力、创新能力提供更好的教学方式。实践证明,微格教学结合翻转课堂的应用,有利于学生轻松、高效地掌握实验操作技能,并提高学生自主学习动力和创新能力,值得进一步在基础学科教学中推广、应用。

摘要：探讨情志护理在静脉输液治疗中对患者情绪改善的影响。方法:采用分对照方案进行研究设计,时间为2019年8月-2020年10月,患例数为68例,均为我院需要采用留置针进行静脉输液治疗的患者,分为常规、研究组,给予不同的护理方案,比较两组患者护理期间情绪质量、护理满意度、拔管情况。结果:研究组患者情绪质量改善情况更佳,SAS评分为(38.11±4.25)分、SDS评分为(36.71±4.77)分均要低于常规组;患者护理满意度为91.18%要高于常规组70.59%;患者成功拔管率也相对较高,P<0.05。结论:在对静脉输液留置针患者进行治疗护理时,做好情志护理,重视患者的情绪质量提升,对提高治疗满意度、安全度均有积极意义。

摘要：硬币以其难清分计数的特点,对许多硬币流通量较大的部门造成较大的困扰,提出了一种新型的硬币清分机,硬币通过送币漏斗到达送币盘,送币盘在旋转的过程中,将堆叠在送币盘上的硬币逐渐的投放至与该硬币直径大小相对应的分币孔中,随着送币盘的旋转,硬币经过分币孔进入到硬币导槽,由设置在导槽两侧面的传感器进行相对应币种的计数,进而由下方的收币盒进行收集,完成硬币的清分计数过程,整个过程速度快,效率高,结果可视化。

摘要：抗菌肽作为天然防腐剂因其高效、稳定、安全的作用机制在食品工业中有广泛的应用前景。为确定副干酪乳杆菌(Lacticaseibacillus paracasei)ALAC产抗真菌肽的最佳发酵工艺,本研究以抑菌圈为指标,通过单因素实验考察发酵时间、发酵温度、初始pH以及接种量对其产抗菌肽的影响,采用Box-Behnken设计对影响显著的发酵时间、接种量和初始pH三个参数进行响应面优化。结果表明,接种量4%、培养基初始pH为7.0、发酵时间24 h时,此条件下发酵生产的抑菌物质抗菌性最优,抑菌圈直径达到17.33±0.17 mm,该结果可为抗菌肽粉的生产及其在食品中的应用提供理论基础。

摘要：按照"多规合一"产品标准规范,以现有地理信息数据为支撑,结合WebGIS技术,采用EasyUI和SSM框架开发"多规合一"辅助决策支持系统。介绍辅助决策支持系统的流程和关键技术,阐述各模块的主要功能实现。所开发的系统已在榆林市国土资源局投入使用,为合理确定资源开发强度和时序,促进经济社会与资源生态环境相协调提供了良好的信息平台保障。

摘要：在Co-trainning算法中通过两个训练集互相校正来达成分类,这里两个训练集所用的特征集对结果影响很大,选取两个好的特征集也就可以使Co-trainning算法结果更优。K-means算法是一种聚类算法,在对K-means算法研究和实现时,设计并实验将K-means算法思想运用到Co-trainning算法特征集选取上,效果较好。