Compositional and structural characterization of marine organic colloids-an overview

国家自然科学基金项目(49976021);; 国家重点基础研究发展规划项目(G2000078500);; 杰出青年基金项目(49825162

火力发电企业价值链分析与成本控制

由厦门大学会计发展研究中心提供的第五届会计与财务问题国际研讨会——当代管理会计新发展论文集中的第三部分：全面预算与成本管理17随着社会经济环境的变化发展，电力体制的逐渐改革，火力发电企业应依据经济发展的要求对传统的体制进行改革。通过核电、水电和火电的各方面比较，火力发电企业在未来的市场竞争中会处于劣势。控制和降低企业的成本将成为火力发电企业在未来中获取竞争优势的关键因素。依据价值链的理论，并结合火力发电企业的特点，对火力发电企业的外部价值链进行了分析。通过对火力发电企业的外部价值链所表现出来的工作流、实务流、资金流、信息流的分析，我们得到了火力发电企业控制和降低成本的着眼点，并依据这些着眼点，提出了火力发电企业控制和降低成本的战略决策：构建电煤供应链；优化燃料运输链；降低经营成本，多方面融通资金；完善企业信息系统；分析竞争对手

Determination of Sulfur Content in Methanol by Combustion-oxidation-coupled Ion Chromatography

提出采用燃烧氧化偶联离子色谱法测定甲醇中硫含量的新方法 .方法通过离子色谱法直接测量甲醇中所含的硫在燃烧氧化过程生成的SO2 被I-3 氧化生成的SO2 -4 来测定甲醇中总硫含量 ,具有选择性高 ,快速 ,准确 ,灵敏等优点 .检测限为 2 .8× 10 -6% .A new method has been developed for determination of sulfur content in methanol by using combustion oxidation coupled ion chromatography. It uses ion chromatography to directly determine sulfate radical, a substance that is formed by oxiolation by I - 3 of SO 2 derived from the sulfur in methanol during combustion oxidation, so as to determine the whole sulfur content in methanol. This method has high selectivity, speediness, accuracy, delicacy and so on. The detectability is 2.8×10 -6 %.福建省自然科学基金资助项目 (D990 0 0 1) ;; 厦门大学海洋环境科学教育部重点实验室 开放课题资助项

A Discriminative Object Tracking Method Based on Sparse Representation

目标跟踪是计算机视觉领域中具有挑战性的问题.提出了一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法,用于在复杂场景中对运动目标进行鲁棒跟踪.该算法首先对目标进行滑动窗口稠密采样,构建目标的稀疏表示字典,然后将目标表示为该字典的稀疏编码,从而构造具有判别力的目标特征表示.在跟踪过程中,将目标跟踪问题看作是背景与目标的判别性问题,使用目标和背景的特征表示在线训练朴素贝叶斯分类器,根据分类结果得到目标的跟踪结果.为了适应场景及目标外观变化,设计动态更新机制对字典与分类器进行在线更新.和传统基于稀疏表示的跟踪方法相比,该算法将稀疏表示与判别式分类器结合,利用稀疏表示获得具有判别力的目标特征表示,而在线的朴素贝叶斯分类器则确保了目标跟踪的快速有效.与流行的多种跟踪算法比较结果表明,本算法能够在复杂条件下实现目标的鲁棒跟踪.Visual tracking in complex backgrounds is a challenging problem in computer vision.In this paper,we propose a novel tracking method based on discriminative classifier with sparse representation.First,local image patches within an object region are sampled by using sliding windows and spare representation dictionary of object is constructed.Then the tracking object is represented by the sparse coding of this dictionary,and forms a feature vector.Therefore,the tracking problem is formulated as a binary classification problem to separate the target object from the background.Features of object and background are used to train an online nave Bayesian classifier.The tracking result is formed based on the classifier output.Sparse representation and discriminative classifier are combined in this algorithm.The discriminative feature representation is obtained by the sparse representation.On the other hand,the speed and effectiveness of object tracking are guaranteed by using online nave Bayesian classifier.Experiments have shown that our algorithm can track objects in complex background and outperform the state-of-the-art algorithms in terms of robustness and effectiveness.国家自然科学基金(61373077); 福建省自然科学基金(2013J01257;2013J05101

新疆砾岩油藏提高开发效果示范工程油藏精细描述和剩余油分布研究

该课题将七中东区八道湾组自下而上划分为冲积扇-辫状河、辫状河、低弯度河三种沉积体系域；研究表明平面上的剩余油富集区在油藏北部断裂一带以及七东2-2区，剖面上剩余油富集在油藏下部；八区克上组油藏细分沉积相结果表明储层主要是扇三角洲前缘亚相的水下分流河道、河口砂坝沉积，研究表明八区克上组平面上的剩余油富集区在油藏北部邻近断裂的区域，剖面上富集在底部的两个单层；六东区克下组自下而上、由西向东均由扇顶亚相逐渐演变为扇缘亚相，发育于中西部地区的粗碎屑扇顶和扇中骨架微相是主力储层，认识到六东区克上组油藏采出程度低，剩余地质储量丰富；总结了新疆砾岩油藏剩余油富集规律，结果表明断层附近、原始地质储量大、低渗层段、原油高粘度区域是剩余油富集的部位

Validity and reliability of the Chinese version of the Sibling Relationship Questionnaire(Student Version)

目的:修订同胞关系问卷学生版并进行效度和信度检验。方法:选取吉林省五所中小学四年级到初二的二胎家庭学生703人,用中文学生版同胞关系问卷、长处与困难问卷(SDQ)、父母教养方式问卷(EMBU)进行测试,间隔11周后对其中213人进行重测。结果:问卷共36个条目分为温暖/亲密、冲突和争宠3个因子,累积方差贡献率为51.0%;验证性因子分析表明数据拟合良好(&chi;~2/df=1.89,CFI=0.93,TLI=0.93,IFI=0.94,RMSEA=0.05);温暖/亲密、冲突、争宠得分均与效标正相关(r=0.37、0.32、0.41,均P</p