一、两性生殖与孤雌生殖 1.两性生殖 经过雌雄交配、受精、精子和卵核相结合,才能正常 发育为新个体的生殖方法为两性生殖,绝大多数昆虫以这 种方法繁殖后代

锌浸出渣是一种具有较高综合利用价值的固废资源。本文针对锌浸出渣中有价金属的回收以及全质化利用的研究进展进行了归纳总结：锌浸出渣中有价金属的种类多，如锌、铅和银等具有较高的回收价值，其回收工艺主要有火法工艺和湿法工艺。通过对多种典型锌浸出渣回收工艺的优缺点和适用性的详细比较分析，提出了微生物浸出?氯盐浸出联合的方法，该方法可高效浸出锌浸出渣中的锌、铅和银，对不同类型的锌浸出渣具有良好的适用性，展现出了良好的工业应用前景；其次，介绍了锌浸出渣全质化利用的进展，展望了技术发展方向，锌浸出渣全质化利用将朝着制备性能优异、精细化和绿色节能的高端材料方向发展，在实现锌冶炼行业清洁生产的同时努力获得更大的经济效益

一、名词解释(每题二分): 副语言沟通:通过非语言的声音,如重音、声调的变化、哭、笑、停顿来实现的沟通。 交叉处理:当沟通双方对对方的期望状态与对方的实际状态不一致时,形成交叉处理,出现 冲突的可能。交叉处理是一种恶性沟通方式

一、掌握水扬酸类、苯甲酸类药物的理化性质、鉴别和含量测定的基本原理与方法。 二、熟悉其它芳酸类药物鉴别和含量测定的基本原理与方法。 三、了解本类药物的体内分析方法

介绍了模拟结晶器内渣膜形成的实验方法, 综述了国内外学者在保护渣传热方面所做的研究工作, 包括固态渣膜的界面热阻、保护渣的导热系数、辐射传热以及渣膜的光学性质, 并提出了今后在渣膜形成及传热研究中有待进一步完善的内容和方向.现有的研究结果表明利用热丝法可以对渣膜的形成过程进行原位观察, 采用水冷铜探头法可以获取用于研究渣膜微观组织的固态渣膜样品.渣膜的界面热阻在0.0002~0.002 m2·K·W-1之间.在800℃以下, 保护渣的导热系数在1.0~2.0 W·m-1·K-1范围内, 且随温度的升高而逐渐增加.渣膜中的晶体一方面可以增加渣膜的界面热阻, 另一方面可以提高固态渣膜的反射率, 起到降低辐射热流的作用.此外, 过渡族金属氧化物的加入以及固态渣膜中弥散分布的微小颗粒也能改变渣膜的光学性质, 从而影响通过渣膜的辐射传热

利用实验及CFD模拟软件分别研究非空调工况下以及空调工况的送氧口个数、送氧口管径、送氧流量及送氧方式、不同的气流组织形式(同侧上送下回、异侧上送下回)等发生变化对密闭建筑缺氧房间的富氧特性及富氧效果的影响. 结果表明: 非空调工况下, 送氧口个数、送氧口管径、送氧流量及送氧方式不同, 所形成的富氧区域差别较大, 宜采用管径为6 mm的相背45°的双送氧口进行送氧, 所形成的富氧面积为最大; 空调工况下, 送氧口个数、送氧口管径、送氧流量及气流组织形式不同, 所形成的富氧区域形状大体相似, 均为\椭圆\形状, 宜采用送氧口管径为6 mm的单送氧口且异侧上送下回的气流组织形式; 空调工况下, 送氧流量相同时, 送风风速为0.85 m·s-1所形成的富氧面积比送风风速为1 m·s-1所形成的富氧面积大约20%;当送风风速均为0.85 m·s-1, 送氧流量为1.5 m3·h-1所形成的富氧面积约为0.96 m2, 该富氧面积与单人次活动范围面积相当, 适宜作为空调工况下缺氧房间单人次的富氧基础供氧量. 模拟结果可为缺氧空调房间供氧装置的选择、布置、降低新风量、降低空调能耗等方面提供参考

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

过去十几年间最优化理论与方法发展十分迅速。最优化方法在 数学上是一种求极值的方法,它是应用数学的一个分支,现在它已 渗透到科学、技术、工程、经济各领域。 实际上人们做任何一件事,不管是分析问题,还是进行综合、 作出决策,都要用一种标准衡量一下是否达到了最优在科学实 验、生产技术改进、工程设计,和在生产计划管理、社会经济问题 中,人们总希望采取种种措施,以便在有限的资源条件下或规定的 约束条件下得到最满意的效果

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

裂隙粗糙度是影响裂隙岩体渗流特性和流体流动复杂性的重要因素，为了深入研究单轴压缩条件下粗糙度对渗透系数的影响，采用3D打印技术和数字建模方法制备了粗糙度不同的裂隙试样，通过自制的试验装置对不同法向压力下的裂隙试样进行了试验。结果表明，在没有法向压力的条件下，随着粗糙度的增加，渗透系数以负指数函数形式减小，采用Forchheimer方程定量的分析了渗流流量与水力梯度之间的非线性关系，Forchheimer方程可以很好地描述粗糙裂隙表面的流动过程，线性项系数随着粗糙度的增大而减小，非线性项系数随着粗糙度的增大而增大；在恒定法向压力且大于水压的条件下，裂隙试样的渗透系数随着粗糙度的增大线性减小，随着水压的增大，粗糙度对渗透系数的影响作用增强；定义了系数$\\delta $