灌注式半刚性面层复合材料外掺剂试验研究

本通过对具有分散、悬浮、稳定、渗透和早强作用的水泥浮浆外掺剂路用试验研究，浅析其水泥乳浆铺筑灌注式半刚性路面的作用机理。     

含增生结节鼠肝谷胱甘肽转硫酶的纯化和性质研究

含增生结节鼠肝GST活性在纯化过程各步均较正常肝明显增高,经DEAE-52和CM-52柱层析分离得阴离子同工酶A-1和A-2以及阳离子同工酶C-1,C-2,C-3和C-4,用等电聚焦电泳测定等电点分别为6.7,6.3,7.4,7.9,8.3和8.6。SDS-PAGE结果显示,含增生结节肝GST在正常大鼠肝GSTYa,Yb和Yc区带相应的位置,出现3条区带,各亚基分子量分别为26,000,27,000和28,600道尔顿,但活性增高明显的C-3和C-4只出现1条相当于Yc亚基的区带。含增生结节肝GST6种同工酶的带电性质及亚基组成与正常肝无明显差别。阳离子同工酶C-3和C-4活性占上柱总活性的70%,说明含增生结节肝GST活性增高以阳离子同工酶为主。     

高校体育素质教育的思考

高等学校体育素质教育是素质教育不可分割的重要组成部分,它以面向全体学生全面提高学生的体育素质、增进身心健康,为社会培养合格人才为根本目的,以体育实践为主要手段,促进学生生动、活泼发展.高校体育素质教育主要包括身体素质教育、体育心理素质教育、体育文化素质教育、体育能力素质教育、体育行为素质教育等八个方面的内容.由此我国体育教学目标将呈现全面性、全体性等多元结合的发展趋势.     

优秀的齿轮设计还需要精致的齿形优化

更高的强度，更低的噪音。这是对包括锥齿轮和准双曲面齿轮在内齿轮组的两大主要要求。传统的做法是，齿轮工程师们通过修改齿轮组的基本参数——齿高、压力角、螺旋角等满足第1个要求；通过齿轮修形满足第2个要求。     

数据驱动跟驰模型综述

车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论 的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型 的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等 理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统 回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究 热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱 动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各 种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输 入、输出的3个问题：如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出 是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测 试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期 望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快 速发展。     

油气田瓦斯隧道TSP图像智能识别研究

在传统的非煤系油气田区瓦斯隧道超前地质预报中,由于TSP(tunnel seismic prediction,隧道地震勘探)图像的复杂性,解译的效率低且结果准确度不高,利用智能识别技术可以有效解决相应问题。依托某油气田区高瓦斯隧道工程,结合深度学习理论,借助Python(计算机编程语言)平台建立智能识别预测模型,通过该模型识别TSP图像中的P波,判断不良地质情况。结果表明:建立的智能识别模型可有效识别P波,判断围岩裂缝情况,减小人工识别的误差,实现油气田区高瓦斯隧道的地质精准探测与瓦斯防治。