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视错觉图形在海报设计中的应用
刘丹丹
包装工程 , 2014,
Abstract: 目的 研究海报设计中视错觉图形的运用, 探索视错觉图形在海报设计中的应用价值。方法首先对视错觉图形进行了概述, 通过举例的方法列举了视错觉图形在海报中的应用, 分析了视错觉图形所带来的艺术效果, 在此基础上指出, 了不同形式的视错觉图形应用于海报设计所产生的不同艺术成果。结论 视错觉图形应用于海报设计中, 可为观看者带来不同寻常的视觉冲击, 创造出独特、 强烈的视觉效果, 增强海报的宣传效果。
室内智能舒适照明控制策略研究 Strategy Research on Indoor Intelligent Comfortable Lighting Control
冯冬青,刘丹丹
- , 2015,
Abstract: 根据工作面照度、邻近区域照度、背景区域照度、工作面均匀度和邻近区域均匀度5个主要因素,建立了视觉评估指标模糊系统模型.针对实际照明需求情况,综合考虑室内照明的整体效果和个性化需求,提出了基于粒子群优化的室内灯具亮度控制策略.通过最大化室内照明系统的视觉效果和节能的综合目标函数,优化控制灯具亮度,达到室内照明舒适、方便并且节能的目的.将灯具布置分为整体和局部照明两种,根据照明需求和人员分布,对灯具亮度控制策略进行仿真研究,结果表明,该方法可以实现节能与舒适的综合最优.
义乌市人工增雨的经济价值估算
刘丹丹, 冯利华
自然资源学报 , 2010, DOI: 10.11849/zrzyxb.2010.03.012
Abstract: ?正确地评价人工增雨作业的经济价值可为管理部门今后开展人工增雨工作提供决策依据。在对2007年义乌市人工增雨经济价值的估算中,提出从水资源经济价值的角度,采用效益分摊系数法来测算人工增雨中增加的地表水资源的经济价值。通过估算结果,并由静态经济分析计算得出其经济价值费用比为562:1,净收益为8244×104元。因此,在伏旱季节对义乌市进行人工增雨的效果良好。
Dysadherin在肿瘤中表达的临床意义及作用的可能机制
刘丹丹,陈增良
复旦学报(医学版) , 2008,
Abstract: []抗黏附素dysadherin是一种与肿瘤相关的细胞膜糖蛋白,可促进肿瘤转移的发生。Dysadherin可通过多种途径调节细胞表型,包括下调上皮-钙粘蛋白E-cad介导的细胞黏附系统的表达,上调趋化因子的产生等,从而影响肿瘤细胞自身和基质环境,为肿瘤转移提供有利条件。Dysadherin的表达同时也是多种肿瘤转移和生存情况的独立预后指征,可能是晚期肿瘤预防和治疗的又一分子靶标。本文综述了最新研究阐明的dysadherin在肿瘤演进过程中的可能作用机制。
碳载pt-ni催化剂对直接甲醇燃料电池阴极氧电还原性能的影响
刘丹丹,邬冰,高颖
燃料化学学报 , 2010,
Abstract: ?采用间歇式微波法制备了不同pt、ni原子比的碳载pt-ni催化剂。xrd结果表明,用这种方法制备的催化剂分散得比较好,具有较小的平均粒径,其中pt-ni/c(3∶1)催化剂的粒径最小。在旋转圆盘电极上进行氧的还原测试结果表明,当电解质溶液中没有甲醇和有甲醇存在时,pt-ni/c(3∶1)催化剂对氧的催化还原活性都很高,说明ptni/c(3∶1)催化剂对氧的催化还原受甲醇的影响较小。
基于nsct循环抽样的声纳图像去噪方法
汤春瑞,刘丹丹
计算机应用 , 2009,
Abstract: ?针对声纳图像对比度差、不易判别边缘及细节的特点,提出一种有效的声纳图像去噪方法。对含噪声纳图像循环抽样后得到多幅声纳图像,分别执行nsct变换,选取适当的阈值对变换的系数进行取值,筛选后的系数进行nsct逆变换;将得到的多幅去噪后的图像空域平均后输出去噪后的图像。通过实验数据比较,此改进算法好于其他经典方法,提高了处理结果的信噪比及边缘保持效果。由于充分利用了nsct变换的平移不变性,使去噪后的细节保护能力增强。
植物J蛋白的生物学功能及其作用机制
张驰,刘丹丹,刘建中
- , 2018, DOI: 10.3785/j.issn.1008-9209.2018.01.023
Abstract: J蛋白是一类含有J结构域或类J结构域、分子质量为40 kDa左右的蛋白。其主要作用是作为热激蛋白70s的辅助分子伴侣参与新生蛋白质的折叠、蛋白质正确构象的维持、蛋白质的转运、蛋白复合体的组装和解离等过程。鉴于近几年对植物J蛋白的生物学功能研究取得了长足进展,本文在扼要介绍植物J蛋白结构与分类的基础上,重点阐述了植物J 蛋白的生物学功能及其分子作用机制,最后对该研究领域作了展望。 通讯作者: 刘建中(https://orcid.org/0000-0001-7826-7045) E-mail: jzliu@zjnu.cn
Abstract: J-domain proteins, with a molecular mass of around 40 kDa, are a family of proteins that contain a signature J or J-like domain. Serving as co-chaperones of Hsp70s, J-domain proteins play critical roles in nascent protein folding, maintaining of correct protein conformations, translocation of proteins across cellular membranes, degradation of misfolded proteins, and assembly and disassembly of protein complexes. Due to great progresses have been made in J-domain proteins of plants, this review briefly introduces the structure and classification of J-domain proteins, mainly highlights their functional roles and action mechanisms in plants, and finally gives a prospect of this field. Key words: J-domain protein plants biological function action mechanism
中国信托公司风险运营效率评价体系及实证研究?お? ――来自信托业68家机构的经验证据
The Evaluation System and Empirical Research on the Risk Operation Efficiency of Chinese Trust Companies?? ――Empirical Evidences from 68 Trust Companies??

顾海峰,刘丹丹
- , 2015,
Abstract: ?????? 信托业是中国金融体系的重要组成部分,一旦信托业发生系统性风险,将严重威胁到我国金融体系的安全性问题。对此,应当尽快建立信托业风险运营效率评价体系,以此来提升对信托业风险运营效率的监测功能。文章分析了中国信托公司风险运营质量现状,在此基础上,设计了中国信托公司风险运营效率评价指标体系,并选取来自中国信托业68家机构2013年度运营数据,运用因子分析法对中国信托公司风险运营效率评价进行了实证分析。研究发现,偿债与资产经营能力,信托业务盈利能力与风险控制能力是中国信托公司风险运营效率评价的主要影响因子,以此为依据给出了中国信托公司风险运营效率的综合评价结果及政策建议。?? 〖HT10.H〗关键词:〖HTSS〗信托公司;风险运营效率;评价体系;评价指标;因子分析法??
基于机器学习对森林火灾的预测分析
Prediction and Analysis of Forest Fire Based on Machine Learning
 [PDF]

刘丹
Statistics and Applications (SA) , 2016, DOI: 10.12677/SA.2016.52016
Abstract: 森林火灾是一种破坏性及其巨大的灾难,在对生态环境造成难以挽回的破坏的同时还对人类生存与生活带来极大的危害,特别是20世纪80年代以来,全球气候持续变暖,林火有上升的趋势,每年发生的森林火灾都给世界各国造成了巨大的经济损失,使得对于如何预测、防治或减少森林火灾的危害成为许多学科领域共同关注的科学任务。而快速检测正是预测森林火灾的一个有效途径。为了实现这一目标,一种方法是使用基于传感器的自动工具,如气象观测站所提供的数据。研究发现,气象条件(如气温,风速)是影响森林火灾发生和一些火灾指标(如森林火险天气指数)的重要因素。因此,我们将探讨几种机器学习预测森林火灾面积的方法。利用来自葡萄牙东北部的Montesinho国家公园采集测试的真实数据,使用多种不同的机器学习技术,如支持向量机(SVM)和随机森林,对四组不同的特征(分布空间,时间,气候指标和FWI系统指标)进行分析。最好的结果是使用支持向量机和四个基本气象输入(如气温,相对湿度,风速和降水量),它能够准确预测规模较小且发生频繁的火灾的受灾面积。上述预测方法对于提高消防资源的管理和调配有重大意义。
Forest fire is a kind of destructive and huge disaster, which causes irreparable damage in the eco-logical environment and brings great harm to human survival and life. Especially since the 1980s, the global warming has continued, and forest fires occur more frequently, leading to huge economic losses to the world each year. So how to predict, prevent or reduce the hazards of forest fires become the common concern of many science disciplines. Rapid detection is an effective way to predict forest fire. To achieve this goal, one approach is to use automated tools based on sensor data, such as the data that meteorological stations offer. The study found that the meteorological conditions (such as temperature, wind speed) are important factors influencing forest fires and some fire indicators (such as forest fire weather index). Therefore, we will explore several machine learning methods to predict forest fire area. Using the data collected from Montesinho National Park in Northeastern Portugal, and a variety of different machine learning techniques, such as support vector machines (SVM) and random forests, four different characteristics (distribution of space, time, climate indicators and FWI system indicator) were analyzed. The best results were obtained using support vector machines and four basic meteorological inputs (such as temperature, relative humidity, wind speed and precipitation), which could accurately predict the damage area of small-scale and frequent fires. The above prediction methods are of great significance for improving the management and allocation of fire-fighting resources.
基于磁流变阀的采煤机恒功率控制应用
刘丹丹,赵灿,汤春瑞
煤炭学报 , 2009,
Abstract: 通过对采煤机牵引特性和调速特性分析及实际工作中的恒功率控制,提出基于磁流变阀的触觉技术的采煤机功率控制方法.提取采煤机截割电机的电流及转速等信号,控制器据此输出控制信号,控制基于磁流变阀的触觉力反馈装置,操作者依据感受到的手柄阻力,调节采煤机的牵引速度,使截割电机接近额定功率工作.仿真、试验结果显示,该方法能够明显提高采煤机截割部的工作效率并避免过载使用,且此控制方式结构简单,容易实现.
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