一、生物化学的涵义-基本概念 随着现代科学和技术的迅速发展,生物学家正在不 断揭开生命的分子奥秘。生物科学在过去的20多年中出 现了令人惊愕的进展。主要特点是:1.许多其他学科 的科学家如数学家、物理学家、信息学家、化学家等纷 纷地汇聚到这个领域。2.最明显的一个特点就生物技术 的进步与基础领域生物化学发展紧密联系在一起

在许多科技领域里,常会遇到这样的问题 某个函数是怎样的并不知道,但根据科技领域的普遍规律,却可以知道这个未知函数及其导数 与自变量之间会满足某种关系。下面我们先来看一个例子 例题:已知一条曲线过点(1,2),且在该直线上任意点P(xy)处的切线斜率为2x,求这条曲线方

锦西化机始建于1939年,是中国化工机械制造工业的摇篮,也是行业排头兵 企业。透平机械是锦西化机的主导产品之一在该领域拥有国内领先、国际先进的 核心技术,“不比西门子、三菱的差。” 锦西化机与西门子合资的主导者是葫芦岛市政府。这一合资案起因于“国企改 制”。起初西门子说要参与锦西化机改制,进行整体合作

尾矿坝失稳致灾机理极其复杂,然而目前尾矿坝灾害防控缺乏对尾矿材料多尺度多因素耦合力学机制的深入研究,且细粒与高堆尾矿坝灾变机理不明确.针对尾矿坝致灾机理研究的基础共性问题,收集大量的国内外尾矿坝灾害紧密相关的研究领域的文献,综述有关筑坝尾矿结构多尺度表征描述与力学特性、筑坝尾矿沉积运动规律、尾矿坝成坝机理与坝体结构组成、尾矿坝稳定性分析与致灾机理等方面的研究现状及成果,指出目前研究存在的不足,凝练出尾矿坝灾害研究领域亟待解决的关键科学问题,并对未来的研究发展态势进行具体全面的展望

高熵合金与非晶合金作为新一代金属材料，具备许多优异的物理、化学及力学性能，在柔性电子领域展现出巨大的应用潜力。传统的块体高熵合金与非晶合金虽然性能优异，但由于材料本身的刚性特点无法满足可变形电子设备的柔性需求，因此需要通过一定方式如降低维度、设计微结构等赋予其柔性特征。在简述高熵合金柔性纤维的力学性能特点的基础上，介绍了高熵合金薄膜作为潜在柔性材料的制备方式与结构性能特点，总结了非晶合金薄膜应用于电子皮肤、柔性电极、微结构制作等柔性电子领域中的最新进展，最后讨论了现有工作的不足之处并对未来柔性电子的发展前景进行了展望

对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第2篇，主要对MOF材料去除水中有机污染物的相关研究进行总结和论述。研究表明，MOF材料含有大量开放性金属位点、路易斯酸碱位以及官能团，因而对染料、抗生素、农药、持久性有机污染物等均具有较高的吸附性能。氢键、π?π作用、疏水作用和静电引力是其吸附有机污染物的主要机制，部分MOF材料中较大的孔道结构也有利于大分子有机污染物的吸附；另外，部分MOF材料还具有优异的催化性能，能够作为类Fenton催化，光催化以及过硫酸盐活化的催化剂实现对有机污染物的催化降解，其中光催化反应中污染物的降解主要源于·O2?、·OH和h+的贡献；而在过硫酸盐体系中，·O2?、·OH、SO4·?和1O2是导致有机污染物分解的主要活性氧化物种。基于对先前研究的回顾，相信未来的研究领域包括但不限于以下方面：（1）进一步提高MOF在去除有机污染物方面的性能，并提高其可回收性；（2）开展新型MOF催化材料的制备及催化反应机理的研究；（3）研究MOF缺陷结构的调控，以开发具有更高吸附和催化性能的新型MOF材料；（4）研究新的框架材料，例如共价有机骨架（COFs）材料，并将其应用于污染物净化领域

第一节 领导行为的理论基础 第二节 领导者的权威观与人员能动性 第三节 领导者的人才观与队伍素质 第四节 领导班子的心理结构与领导集体的优化 第五节 领导者与组织文化建设

一、学科背景 二、进展和成就 三、发展趋势 四、前沿领域与重点 五、对策建议

岩石多场耦合作用的研究已经开展了数十年，包括岩石在单一物理场、两场耦合或三场耦合作用效应的研究。然而深部矿产资源开采和地下空间开发中岩体的赋存环境非常复杂，岩体在高温、高渗透压、高应力及复杂水化学环境中将发生温度–水流–应力–化学（THMC）多场耦合作用。综合分析岩石多场耦合作用下的裂隙演化、变形力学机制、力学本构和耦合模型构建等方面的研究，在分析岩石强度理论的基础上得出岩石多场耦合本构模型以及岩石蠕变本构模型。不同行业对岩石多场耦合作用的研究重点存在一定的差异，岩石多场耦合作用不仅涉及到矿产资源开发、油气田开采、地热资源开发等资源能源领域，其在水利水电工程、高寒工程、地下工程、地下核废料处置及深埋能源储库等领域也是研究的重点。岩石在高应力、水流、高温和化学作用下，不仅会发生耦合作用，而且会对岩石本身的物理力学性能产生影响。分析研究多场耦合作用下岩石的力学性能对于预防事故发生和保障工程安全开展具有重要的现实意义。最后探讨分析了岩石多场耦合研究的重点、难点和今后研究的方向，为工程实践和相关问题的解决提供参考

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义