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党政办公室在高校的发展与建设中承担着组织、协调、服务、督办等重要的职能与作用.面对新形势、新任务、新要求,党政办公室要跟上时代的步伐,就必须不断开拓进取,建立一种新的、现代的、更加先进的工作理念、工作方式、工作机制,充分调动工作人员的创造性和积极性,提高高校党政办公室工作的效率,建设一流部门,争创一流业绩. 相似文献
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利用ABAQUS软件建立了火灾下圆钢管约束钢筋混凝土轴压短柱非线性有限元模型,在确定混凝土和钢材的本构基础上,对其火灾下轴压性能进行了数值计算,并与已有相关试验数据进行了对比验证。分析了环境温度、混凝土强度、钢管屈服强度、截面尺寸、含钢率等参数对火灾下轴压性能的影响规律。结果表明:火灾下各试件核心混凝土纵向应力发展规律较为相似,且应力分布趋向均匀;环境温度对试件轴压刚度的影响大于极限承载力,材料强度对极限承载力的影响较大,增大钢管含钢率可一定程度提高试件轴压刚度;提出了火灾下此类试件极限承载力和轴压刚度的简化计算公式,可为工程实际应用提供参考。 相似文献
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文章对生态通道Ecopath模型方法的提出及发展进行了简要介绍,并归纳了该方法在国内外水生态系统研究和管理中的应用,探讨了其应用过程中存在的问题。Ecopath模型目前主要应用在海洋生态系统中,因此在淡水生态系统应用具有一定的发展前景;在模型建立过程中,研究区域的生物种群动态及食性组成等基础研究的不足,会导致模型需要的食性数据难以获得,功能组的划分及数量较难把握,模型P/B、Q/B参数的计算及输入的准确性不高;对于Ecopath模型的敏感度分析、输入参数的不确定度分析及模拟效果的评估,在该模型发展及应用过程中将越来越受到关注。 相似文献
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为明确凹凸棒石组配硫酸锌作为修复材料在钝化土壤Cd以及促进玉米生长方面的应用潜力,以凹凸棒石为原料,通过液相浸渍制备凹凸棒石组配硫酸锌作为钝化剂开展钝化试验与盆栽试验,研究了凹凸棒石与硫酸锌配比分别为3∶1、5∶1、7∶1、9∶1、11∶1时对土壤Cd有效性、玉米生长状况及其对Cd富集能力的影响,并采用扫描电镜初步探讨钝化剂的表面特征. 结果表明:与对照相比,添加凹凸棒石组配硫酸锌钝化处理使Cd的DTPA(二乙基三胺五乙酸)有效态含量降低了5.22%~32.77%,TCLP(毒性浸出方法)有效态含量降低了12.43%~35.65%,Cd的钝化效率随硫酸锌添加量的增加而显著提高(P<0.05). 钝化处理可显著降低玉米植株中Cd的含量,其茎部Cd含量的最大降幅为60.06%,根部Cd含量的最大降幅为32.69%,Cd主要集中分布在根部;同时,钝化剂的加入缓解了Cd对玉米生长的胁迫,随硫酸锌用量的增加,玉米生物量显著提升. 研究显示,凹凸棒石组配硫酸锌可作为对Cd污染农田修复的钝化剂,在钝化剂同等剂量水平下,凹凸棒石与硫酸锌配比为3:1时,对土壤中Cd的钝化效果最佳. 相似文献
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以双特异分子探针技术(NPA-SH)为基础,运用电致化学发光技术(ECL)和磁性微球分选技术对其进行改进,成功建立了用于赤潮藻类定性定量分析的电致化学发光分子探针(ECL-MP)检测新技术.设计微小原甲藻特异性NPA探针并对其进行联吡啶钌和生物素标记,优化磁性微球使用量,在ECL检测装置中启动电化学反应,建立光信号与微小原甲藻细胞数目间的ECL-MP分析曲线并对其进行验证.结果表明,标记后的NPA探针具有一定的特异性和实用性;4μg是检测20μL目标藻杂交混合液的最适磁性微球使用量;在最适条件下,微小原甲藻细胞数的线性分析范围6.25×102~4×104个;比较ECL-MP和显微计数方法的样品检测结果,在95%置信区间内二者无显著差异(t-检验).ECL-MP方法为实现微小原甲藻现场样品的快速准确检测提供了一种新方法. 相似文献
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为了解东江湖表层沉积物重金属的污染特征、空间分布特征以及潜在生态风险和来源,采集了东江湖12个点位的表层沉积物,对其中20种重金属(Li、 Be、 V、 Cr、 Mn、 Co、 Ni、 Cu、 Zn、 Ga、 As、 Se、 Rb、 Sr、 Ag、 Cd、 Cs、 Ba、 Pb和U)的含量进行分析.采用地累积指数法和潜在风险指数法评估了沉积物重金属的污染程度和潜在风险,并利用相关性分析和主成分分析对主要重金属进行了溯源分析.结果表明,东江湖沉积物重金属中ω(Cd)(2.25 mg·kg-1)和ω(As)(80.80 mg·kg-1)的平均值分别是湖南省背景值(0.11 mg·kg-1和14.7 mg·kg-1)的21.2倍和5.5倍,污染相对严重,重金属空间分布整体呈现:南部>北部>中部.地累积指数法评价显示Cd为偏重度污染,As和Se为偏中度污染水平,Ag和Ga为轻度污染.潜在生态风险指数评价表明东江湖表层沉积物整体表现为高风险水平,主要环境风险因子分别为Cd和As,分别表现为极高风险... 相似文献
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针对PM10浓度时间序列具有明显的非线性和波动性特征,提出一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-样本熵(sample entropy,SE)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型。首先利用CEEMDAN-SE将原始PM10浓度时间序列分解为若干个复杂度差异明显的子序列;然后针对各子序列的内在特性结合气象因素分别建立适当参数空间的LSTM预测模型;最后将预测结果进行叠加得到最终预测结果。以唐山市4个空气质量监测站的实测PM10浓度数据进行模型验证分析,结果表明:所提预测模型对比其他几种预测模型显示出较高的预测精度,以及良好的普适性。 相似文献
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