深冷处理对7050铝合金尺寸稳定性及断裂韧性的影响

研究了不同深冷处理工艺对7050铝合金尺寸稳定性和断裂韧性的影响。采用圆环开口方法对尺寸稳定性进行评价,对比了不同深冷处理工艺对尺寸稳定性的改善效果,从材料析出的角度分析了提高尺寸稳定性的深冷处理机理,并对微观组织的变化进行了分析。通过研究探索出了7050铝合金的最佳深冷处理工艺为-150℃×24 h,2次,尺寸稳定性提高了77. 9%,同时断裂韧性提高13. 42%。国家自然科学基金(51805521)中国科学院青年创新促进会(2016021

改良式解剖性大脑半球切除术治疗婴儿痉挛性偏瘫伴癫痫的远期疗效

为了克服解剖性大脑半球切除术的远期合并症，作者对传统术式进行了改良，并对３１例婴儿痉挛性偏瘫伴癫痫的病例进行了疗效的远期随访。结果表明，本术式死亡率为０％，其中２８例癫痫发作完全停止（占９０％），其余３例基本控制。行为异常得到改善、原有偏瘫无加重。神经影像学表现为健侧大脑半球明显向术腔发育；病例的脑干听觉诱发电位Ⅰ波潜伏期（ＰＬ）与对照组间差异无显著性意义（Ｐ＞０．０５）。作者认为，应用本改良法后消除了以往术式造成的巨大硬膜下术腔的病理解剖因素，并证实未发生常见的远期合并症

多重荧光PCR同时检测转基因成分35S和Nos方法的建立

根据商品化转基因作物中常用的花椰菜花叶病毒启动子 (CaMV 35S)和根癌农杆菌终止子 (Nos)的序列特点 ,设计并合成了两对引物和相对应的荧光双链探针 ,建立一种应用荧光双链探针的多重荧光PCR同时检测转基因成分 35S启动子和Nos终止子的方法 .并利用该方法对马铃薯、大豆、玉米、甜椒、番茄等 11份实物样品进行了检测 ,其中有 5份样品结果阳性 .结果表明所建立的多重荧光PCR方法能同时检测出 35S和Nos双组分 ,较常规PCR技术更为简便、快速、准确 ,有很好的应用前景

ASE提取GC-μECD法测定土壤中的20种有机氯农药

采用加速溶剂萃取,弗罗里硅土净化,DB-5毛细管柱分离,用微电子捕获检测器(GC-&mu;ECD)测定了土壤样品中20种有机氯农药。结果表明,20种有机氯农药均能实现分离,在0.2~500 &mu;g/L浓度范围内,均具有良好的线性范围,相关系数均在0.995以上,精密度RSD在1.5%~2.8%(n=6)。以西安周边一农田土壤为例,指示剂TCMX以及PCB191的加标回收率为75.8%~105.5%和81.0%~120% (n=5),总六六六(&alpha;-六六六,&beta;-六六六,&gamma;-六六六和&delta;-六六六)浓度为(5.0&plusmn;0.2) ng/g,总DDT(p,p&#39;-DDE,p,p&#39;-DDD和p,p&#39;-DDT)浓度为(40.1&plusmn;0.3) ng/g,均达到了土壤国家一级标准。</p

Study on hydrological response of eco-construction in a small watershed of Loess Hilly region.

对黄土丘陵区小流域尺度生态建设的水文响应研究结果表明,土壤水分在坡面上由坡顶向坡脚逐渐富集,泉水流量随土壤水分增加而稳定增加,产流降雨过后泉水流量有较大增加,这种响应约滞后3～10d。高标准生态建设治理后其小流域降雨土壤水径流转化并无较大变化,流域产流水平正常,表明水资源对流域治理后生态环境具有持续支持能

The Dynamic Feature Analysis of Rainfall Erosivity in Yan an Area Based on Daily Rainfall Amounts

延安地区是黄土高原水土流失最为严重的地区之一。利用延安气象站1951-2005年的日降雨量数据,采用日雨量侵蚀力模型估算延安地区降雨侵蚀力,结果表明:该地区降雨侵蚀力主要集中在6-9月,占到了全年的85.6%。年降雨侵蚀力的平均值为1765.73MJ.mm/(hm2.h),55年间,年降雨侵蚀力变异程度适中,从整体上看,趋势保持平稳,其离差系数Cv和变异趋势系数r分别为0.41和-0.071

A k-means algorithm for optimized initial clustering center based on discrete quantity

传统k-means算法由于初始聚类中心的选择是随机的,因此会使聚类结果不稳定。针对这个问题,提出一种基于离散量改进k-means初始聚类中心选择的算法。算法首先将所有对象作为一个大类,然后不断从对象数目最多的聚类中选择离散量最大与最小的两个对象作为初始聚类中心,再根据最近距离将这个大聚类中的其他对象划分到与之最近的初始聚类中,直到聚类个数等于指定的k值。最后将这k个聚类作为初始聚类应用到k-means算法中。将提出的算法与传统k-means算法、最大最小距离聚类算法应用到多个数据集进行实验。实验结果表明,改进后的k-means算法选取的初始聚类中心唯一,聚类过程的迭代次数也减少了,聚类结果稳定且准确率较高。 The initial clustering centers of traditional k-means are randomly selected, which results in unstable clustering results. To solve this problem, we propose an improved algorithm based on discrete quantity. In the proposed algorithm, all the objects are firstly regarded as a class and the two objects that have the maximum and the minimum discrete quantity respectively are selected from the cluster with the largest number of objects as the initial clustering centers. And then the other objects in the largest cluster are partitioned to the nearest initial clusters. The partition process is repeated until the cluster number is equal to the specified value k. Finally, as the initial clusters, the partitioned k clusters are ap plied to the k-means algorithm. We conduct experiments on several datasets, and compare the proposed algorithm with the traditional k-means algorithm and max-min distance clustering algorithm. Experimental results show that the improved k-means algorithm can select unique initial clustering centers, reduce the times of iteration, and has stable clustering results and higher accuracy.国家自然科学基金(61262028)； 广西高校科学技术研究项目(KY2015ZD039)； 广西民族大学科研项目(2011MDYB032)； 科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室基金项目(GXSCIIP201201