引言 在日益严峻的商业竞争和更加难以预测的市场面前,企业如何才能尽可能地 提高并保持其创造力和竞争力呢?这个问题一直困扰着许多的IT企业地管理 者。过去几年IT产业的沉浮兴衰与风云变换使得情况变得越来越复杂。这就使 得IT产业的经营者们不得不在其计算机、应用程序甚至网络构架中采取“额 外”的措施来最大限度地提髙其自身的工作效率,以期能取得较好的业绩与效 许多企业的管理者发现,除了建立映射数据中心和网络备份系统外,“移动 办公”也已成为一条提高企业工作效率、促进业务反弹的有效途径

《昆虫学概论》是一门实验性很强的课程,是课程教学中的一个 非常重要的环节。通过实验,理论联系实际,能加深同学们对课堂讲 授内容的理解,更好地掌握昆虫学的基本知识和常规研究方法,培养 同学们的学习和研究能力,以及实事求是的科学态度和团结合作的精 神。 本实验课并非简单地验证理论课的知识,而是本课程的重要组成 部分,因为昆虫的形态特征只能通过实验课才能清楚地观察和鉴别。 要求学生有强烈的事业心,热爱植物保护事业,理论和实践相结合, 通过实验解决与实践相关的问题。实验中要认真、仔细,爱护实验仪 器设备,并能严格遵守课堂纪律,以保证顺利完成每次实验

自然科学与工程技术中种种运动发展过程与平衡现象各自遵守一定的规律。这些规律的定量表述一般地呈现为关于含有未知函数及其导数的方程。我们将只含有未知多元函数及其偏导数的方程，称之为偏微分方程。方程中出现的未知函数偏导数的最高阶数称为偏微分方程的阶。如果方程中对于未知函数和它的所有偏导数都是线性的，这样的方程称为线性偏微分方程，否则称它为非线性偏微分方程。初始条件和边界条件称为定解条件，未附加定解条件的偏微分方程称为泛定方程。对于一个具体的问题，定解条件与泛定方程总是同时提出。定解条件与泛定方程作为一个整体，称为定解问题

本课程的教学内容力求理论分析与实际案例相结合、定性与定量相结合，并根据学科特点和学科的发展趋势，加强统计分析、统计推断和预测决策的内容。课程以讲授为主，辅以课堂讨论，案例分析、课下作业等形式，要求学生除了课堂听讲之外，应按照要求阅读一定的课外资料，提高学生的动手能、综合分析能力。做到： 1. 使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想； 2. 使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合； 3. 培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力

从智能合约、智能法律合约等概念入手，依据现行法律条目的要求对智能合约法律化问题进行探讨，指出智能合约法律化需满足文法要求、非赋权原则、审查准则三个基本规则，并以典型智能法律合约语言SPESC、CML为实例剖析了其法律效力，辨析使其与原合同文本具有同等法律效力需满足的条件。进而，结合智能合约系统架构及部署运行过程，在对所部署智能合约进行法律化辨析基础上对区块链智能合约及其链码的法律地位进行了论证。最后，对当前智能法律合约逻辑模型与语言模型的研究进展进行总结，并加以讨论和评价。上述工作表明当前智能法律合约研究是一条解决智能合约法律地位的可行途径，有利于从现行法上把握智能合约在合约逻辑、仲裁流程、形式化验证等方面的未来发展方向

在介绍了铅元素污染背景、现状与危害的基础上，对土壤中铅的来源、赋存形式及其提取方法进行了详细介绍。结合土壤修复技术研究现状，对三大修复方法如物理、化学及生物修复法进行了系统综述，并从效率、适用性、经济性等方面评估了3种修复方法的优势与劣势，发现化学修复最适合重毒性铅污染治理。随之对化学淋洗法和固定化/稳定法作了详细介绍，探讨并评价了不同种类淋洗剂和固化剂的修复机制、修复效果、适用性和应用前景等。最后对未来重毒性铅污染土壤清洁高效修复提出了展望，修复方法应尽量减少对土壤的破坏；对高铅污染土壤来说联合修复技术的发展是土壤修复富有潜力的发展方向；应当尽可能地确定铅污染土壤修复机制，实现定向修复；同时应加强多功能复合材料的研发

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

膏体充填是推动金属矿绿色开采发展的关键技术，并可为资源的深部开采提供安全、绿色、高效的技术支撑。全尾砂膏体流变学是膏体充填技术的基础理论，本文在综述膏体流变概念、特性与模型的基础上，进一步对流变测量技术现状进行了系统梳理，概述了现阶段常用的浆式旋转流变仪、坍落筒、L管、倾斜管及环管法进行流变测量的原理及应用，针对膏体这一屈服型非牛顿流体，重点分析了屈服应力的测量，并对以上方法的适用性进行了综合论述。流变测量深刻地影响着膏体流变理论及膏体充填工艺的发展，为此，对测量技术的关键问题进行了探讨，指出构建膏体流变测量标准及加强流变测量技术与充填工艺的结合是重点，并对膏体流变学研究的发展趋势进行了展望

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性