摘要：生物强化SBR系统中苯胺降解菌Pseudomonas otitidis strain JY9在降解苯胺废水过程中发挥重要作用.本研究根据该菌株的邻苯二酚1,2双加氧酶（C12O）的基因序列,设计特异引物,扩增特异片段并克隆到PGM-T载体中,以此重组质粒为参照,系统活性污泥中提取的总DNA为模板,应用实时荧光定量PCR方法定量检测该菌在苯胺废水生物强化SBR系统中的丰度变化.同时应用高效液相色谱法检测系统中苯胺的残留.结果表明,苯胺初始浓度在200~500 mg·L-1范围内,苯胺降解率均达到96%以上.并且SBR反应系统活性污泥中每单位（mg）MLVSS的C12O基因拷贝数随苯胺浓度的升高而显著上升,最高拷贝数达到2.7×109个,表明该菌的数量随苯胺浓度的升高而显著上升.结果显示,在苯胺去除过程中Pseudomonas otitidis strain JY9的投加能够稳定活性污泥中的MLVSS,当含有高浓度苯胺废水系统运行稳定时,该降解菌逐渐成为活性污泥当中的优势菌.

摘要：为解决隧道爆破质量控制困难的问题,探究新型爆破参数优化方法,提出一种3D激光扫描技术与BP神经网络相结合的实时优化方法,对隧道爆破超欠挖感知及其后续钻爆参数进行实时修正,构建现场扫描方法、数据处理、点云提取与超欠挖图像等工作程序,建立BP神经网络模型、算法并确定模型参数。通过试验验证表明:1)将3D激光扫描技术应用于隧道爆破超欠挖质量感知中切实可行,与人工测量结果吻合较好,具有快速、实时和准确的优点;2)采用3D激光扫描方法能够对隧道爆破后的断面轮廓线进行精确评测,在获取爆破超欠挖的精细数据后,通过样本学习完成模型训练能推理出较为合理的爆破参数,改进后的优化方案使平均超挖降低54.8%。

摘要：医学院校的麻醉学专业旨在培养临床麻醉医生,而麻醉解剖学是该专业的7门主干课程之一[1-2]。该课程目前通用的教材为《麻醉解剖学》第4版(人民卫生出版社)[3]。该书的编排体例类似于局部解剖学,将人体分成若干个部分进行讲解,与麻醉临床实践密切相关的解剖知识,则被分散在各个章节之中。如此混排导致了重点不突出,麻醉特色不明显的问题。因此,本研究尝试在麻醉解剖学的教学中改用两段式教学模式。

摘要：利用Zigbee无线网络技术,设计了一种煤矿井下人员跟踪定位系统,实现对井下工作人员及其他设备的远程数据采集与实时监控。不仅实现了井下人员的考勤统计,还为查询矿井中的人员分布情况提供了依据,利于实现高效救援,适用于各类环境下煤矿的安全管理。

摘要：The implementation of product development process management (PDPM) is an effective means of developing products with higher quality in shorter lead time. It is argued in this paper that product, data, person and activity are basic factors in PDPM With detailed analysis of these basic factors and their relations in product developmed process, all product development activities are considered as tasks and the management of product development process is regarded as the management of task execution A task decomposition based product development model is proposed with methods of constructing task relation matrix from layer model and constraint model resulted from task decomposition. An algorithm for constructing directed task graph is given and is used in the management of tasks. Finally, the usage and limitation of the proposed PDPM model is given with further work proposed.

摘要：为解析降雨径流过程对不透水面空间分布的响应关系,构造了一个3 km×3 km的假想试验区域,面向试验区域构建了包含6个不透水率的36种不透水面空间分布,并建立相应的数值试验模型,模拟了重现期分别为2、5、10、20、50、100 a共6种不同重现期短历时设计降雨下的降雨径流过程,基于模拟结果对不同不透水面空间分布情景下的降雨径流过程进行了分析。结果表明:在同一不透水率下,不同不透水面空间分布的径流系数差异相对较小,不透水面空间分布对径流特征的影响主要体现在径流峰值和峰现时间上;在同一降雨条件下,不透水率变化是径流过程变化的主导因素,径流系数与不透水率呈线性相关关系,随着不透水率的增加,径流过程线逐渐由“矮胖”变得“尖瘦”。

摘要：在铁路建设高质量发展的时代,传统的二维设计模式难以满足庞大复杂的空间三维铁路建设设计要求,而代表数字化的BIM技术可以在技术上极大地弥补传统设计建设方式的不足。为更好地开展杭温铁路施工建造和运营维护,本文对杭温铁路三维电子沙盘系统的总体结构进行了设计并对其功能进行了预期。该系统可充分发挥BIM技术的优势,结合GIS技术创建杭温铁路信息模型,开展杭温铁路三维电子沙盘应用,了解杭温铁路设计信息获取问题、掌握施工情况,并为杭温铁路特点与特色展示提供智能化平台。

摘要：本文介绍了哈尔滨锅炉厂有限责任公司为600MW等级自然循环燃油锅炉设计方案、预期运行性能和设计特点。

摘要：针对低成本卫星市场的需求,综合考虑功能、性能、价格和进度等约束条件,提出了基于成熟度评价的"低成本、短周期、全可靠"航天器集成研制管理模式。该管理模式应用成熟度评价方法指导航天器产品的跨领域、跨平台、跨等级选用,以较低投入、较快进度、全系统可靠为目标实现航天器系统的集成与运行。管理模式已成功应用于实践十号卫星的研制管理过程,有效降低了研制经费,缩短了研制周期,且卫星任务获得了圆满成功,可为低成本航天器的研制提供参考。

摘要：机器学习在崩塌滑坡泥石流地质灾害易发性分析评价领域已得到广泛的研究性应用,非灾害样本的选取是易发性建模过程中的关键问题,传统随机抽样和手工标注方法可能存在随机性和主观性。将土质崩塌易发性评价视为正例无标记(positive and unlabeled,简称PU)学习,提出了一种结合信息量(information value,简称IV)和间谍技术(Spy)的两步卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)框架(ISpy-CNN)。以广州市黄埔区崩塌编录和15类基础环境因子,通过信息量模型筛选出部分低信息量样本;采用间谍技术训练CNN模型,从低信息量样本中识别出具有高置信度的可靠负例划分为非崩塌样本;分别基于该学习框架、传统间谍技术和随机抽样,使用支持向量机(support vector machine,简称SVM)和随机森林(random forest,简称RF)对比验证。结果表明,ISpy-CNN框架在验证集上的准确率、F1值、敏感度和特异度较随机采样分别提升了6.82%,6.82%,6.82%,8.23%,较传统Spy技术分别提升了2.86%,2.89%,2.86%,2.31%;PU学习中第2步采用CNN模型的预测精度高于RF和SVM模型;与传统Spy技术相比,增加相同数量训练样本,ISpy-CNN框架筛选的样本集表现出较高的稳定性、预测精度和增长率。本研究提出的ISpy-CNN框架能更好地辅助选取高质量非灾害样本,且崩塌易发性分区结果更符合实际的崩塌空间分布。