水稻抽穗期相关基因的研究进展

抽穗期是水稻的重要农艺性状之一,不仅影响水稻的产量和品质,还会影响水稻的区域和季节适应性,抽穗期属于数量性状,由主效和微效数量性状座位(QTL)共同控制。近些年来,随着技术的不断进步,水稻抽穗期基因发掘、定位和克隆等方面取得了较大的进展,本文对近年来水稻抽穗期基因的克隆与定位进行了简要概述。

导入式教学法在小学数学课堂教学中的应用

导入式教学法是在新课改提出的基本叙述模式的指引下，以教师引导促进学生自学的一种教学方法。这种教学方法中提倡培养学生的自主学习能力、自我创新能力。有利于提高整个课堂的教学质量．唤起学生的学习兴趣．激发学生课外自学的能力。在日常小学数学导入式教学中常见的有直接导入、问题导入、情境导入、故事导入等模式。本文以相关实例为指引．以期对小学数学导入式教学法提供一定借鉴作用．

多层股钢丝绳直线张拉状态下接触磨损机理研究

为了解多层股钢丝绳内部接触磨损情况,通过不同方法对其在直线张拉状态下的力学特性进行了研究。基于Costello的普通钢丝绳弹性理论,建立了拉力作用下直线状态钢丝绳的受力模型,以18×7+IWS多层股钢丝绳为例,计算得出多层股钢丝绳不同层绳股的应力变化情况;根据钢丝绳的空间几何结构,分析钢丝在接触状态下的受力情况,研究了钢丝接触应力的大小和钢丝间的滑动位移量对钢丝接触状态和钢丝疲劳磨损的影响;利用Abaqus对钢丝绳进行有限元静力学分析,研究了绳股钢丝间的应力变形情况;最后在DIC-MTS试验台进行了钢丝绳直线状态下的拉伸实验,从力学角度分析了多层股钢丝绳疲劳损伤的主要原因,对上述理论分析进行了验证,并得出了多层股钢丝绳在使用中其失效先从内部磨损开始,继而扩展断裂的结论。

浅谈小学低年级数学课中的快乐教学

小学低年级数学课的课堂快乐教学方法,是指在数学课堂的教学过程之中,教师灵活运用多种教学手段,采取有效快乐的教学方法,改善课堂教学过程,通过创建愉快教学情境,激发学习需要,培育学生对于数学学习的学习兴趣,让数学学习成为学生自觉,真正实现学生主动学习,提高学习效率。快乐教学方法的提出,对于教师转变自身教学观念、提高教学质量都具有十分重要的意义。本文就对小学低年级数学课堂快乐教学方法略作探讨。

基于多层VSA-Morphin算法的局部路径规划

多层Morphin算法扩展了对未知环境的预测范围,克服了传统Morphin算法搜索轨迹不灵活的缺点,但每个搜索节点生成的搜索弧数目固定,搜索和评估所花费的时间随着搜索层数的增多呈指数阶增加。针对该问题,提出了一种可变搜索弧Morphin算法(variable search arc of Morphin,VSA-Morphin)。调整每层搜索节点生成的搜索弧数目,使之不再固定,而是随着层数增加而减少,从而缩短搜索和评估时间。利用MATLAB仿真测试表明,多层VSA-Morphin算法与多层Morphin算法所规划的路径基本一致,但运行时间却相对更少,从而验证了多层VSA-Morphin算法的有效性和正确性。

浅谈聚羧酸系高性能减水剂在铁路施工中的应用与控制

本文论述了聚羧酸高性能减水剂在工程实际中的应用和相关的技术问题,聚羧酸减水剂是一种由含有羧基的不饱和单体和其他单体共聚而成,使混凝土在减水、保坍、增强、收缩及环保等方面具有优良性能的系列减水剂。

基于CS-SNN的公交到站时间预测模型

针对公交到站时间预测不准以及工作日和周末运行特性差异的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的Spiking神经网络(CS-SNN)预测模型。通过分析和验证Spiking神经网络的性能特征,再采用寻优性能更强的CS算法优化Spiking神经网络的初始参数,最后利用行车历史数据对神经网络进行训练和建模来实现到站时间的准确预测,将该优化算法与未优化的SNN算法和Elman神经网络算法用MATLAB分别仿真测试。对比结果显示:无论工作日还是周末,CS-SNN预测模型对公交行程时间的预测均具有更高的准确性且结果更加稳定。

浅谈建设工程项目智慧型安全管理应用

随着建设工程项目日趋大型化、复杂化,传统的安全管理手段已经很难应对高密度人员、高流动性、高周转模式下的行业现状。为提高安全管理效率、实现安全建造,文章探讨了基于物联网、建筑信息模型、云计算、人工智能等技术下的智慧工地安全管理。促进传统建筑行业向高效、安全、智能化的建造转变。

基于存在地下行车系统的城市综合体快速建造施工技术研究

在当前的城市综合体建设过程中,除了地上城市综合体之外,还有城市综合体与地下停车系统相结合的综合体。对于存在地下行车系统的城市综合体建设来讲,在建造过程中对施工要求是非常高的,同时随着现代化建筑技术的不断提升,在实际施工过程中越来越要求快速建造及施工,所以要针对存在地下行车系统的城市综合体,快速建造施工技术进行研究,在当前的施工过程中是非常重要的,对于城市综合体整体建设速度及质量提升具有非常重要的意义,在本文中将进行简要论述。

水稻短穗小粒突变体spsg的鉴定与基因定位

为研究穗发育相关基因的分子机制,对水稻“武运粳7号”辐射诱变,筛选到1个短穗小粒突变体spsg(short panicle and small grain),调查统计了该突变体的各项农艺性状,对其粒子进行扫描电镜观察,利用图位克隆技术对目的基因进行精细定位、测序鉴定及穗长相关的单倍型分析.结果表明:与野生型对照相比,突变体spsg的一级枝梗数和每穗粒数显著下降,粒长和粒宽均变小,导致穗长显著变短;该突变体的籽粒颖壳表皮细胞的长度变短;目的基因定位在水稻第11号染色体的190 kb区间内,对候选基因的测序发现,SP1(short panicle 1)基因的编码区因缺失11个碱基而发生移码突变,spsg是SP1基因的1个新等位变异;SPSG基因在籼、粳型水稻品种间存在明显的分化,籼稻品种的单倍型穗长显著优于粳稻品种.研究结果为深入解析水稻穗发育的分子机制提供了一定的理论依据.

18×7+IWS多层股阻旋转钢丝绳弯曲特性研究

基于微分几何学、Frenet标架和空间坐标转换等数学几何知识建立了18×7+IWS多层股阻旋转钢丝绳弯曲状态时的数学几何模型,分析了钢丝绳钢丝曲率的变化规律。计算分析了钢丝绳同一截面下的弯曲应力分布和钢丝弯曲应力随绳股旋转角变化的规律,并分析了绳股捻距和滑轮直径对钢丝绳钢丝弯曲应力的影响。

基于天牛须小波神经网络的公交到站时间预测

通过对公交运行环境的实际分析,考虑工作日和非工作日的运行特性差异,提出了一种基于天牛须搜索算法的小波神经网络(BAS-WNN)公交到站时间预测模型。该模型利用寻优性能更强的天牛须搜索算法优化WNN的初始参数,使得WNN对时间序列的预测具有更好的性能。最后,利用行车历史数据对神经网络进行训练和建模来实现到站时间的准确预测,将该优化算法与传统的WNN算法和Elman神经网络算法用MATLAB分别仿真测试,对比结果显示,无论工作日还是非工作日,BAS-WNN预测模型对公交到站时间的预测均具有更高的准确性且结果更加稳定。