高校公寓文化建设的几点思考

从校园文化、学风建设、素质教育、思想教育等方面，阐述公寓文化的作用和意义，提出理顺管理机制、发挥学生主体作用、加强制度建设，开展公寓文化活动等几点建议。     

浅谈建筑工程钢筋混凝土的质量控制

本文论述了在工程建设中钢筋混凝土质量优劣的重要性,并结合当前施工中存在的一些问题,探讨了该采取的方法,以达到控制工程质量的目的。     

高校学生思想政治工作队伍建设思考

学生思想政治工作是高校思想政治工作的重要组成部分。目前,在高校学生思想政治工作队伍建设中普遍存在着人员偏少、思想不稳、结构不合理、待遇差等问题。要进一步加强制度建设,提高政工人员素质,走专业化、职业化建设之路。     

轻型木结构建筑覆板的集中静载性能

介绍轻型木结构建筑覆板集中静载结构性能试验的装置、条件和方法,并进行国产人工林落叶松胶合板作轻型木结构覆板的集中静载性能研究.结果表明:与国外胶合板覆板具有相同厚度的国产落叶松屋面板和楼面板,其集中载荷性能均优于相关标准的要求.     

科尔沁沙地差巴嘎蒿——杂类草群落结构、功能的沙漠化演变特征

研究结果表明：在沙漠化发展过程中，差巴嘎蒿－－杂类草群落（1）首先是植物种组成数量和密度大幅度减少，继而植被盖度和地上生物量急剧下降，四项指标受沙漠化影响的强弱顺序是密度＞植物种数量＞工＞地上生物量；（2）结构趋于简单，功能逐渐消退，优势种或亚优势种发生更替，群落最终变性；（3）沙漠化演变既有连续性又有间断性，随着沙漠化的加剧，其连续性变弱，间断性增强，变幅增大；（4）轻度沙漠化时群落稳定性最高，严重沙漠化可导致其稳定性迅速破坏；（5）对沙漠化的危害，表现出一定的时滞效应和自我适应调节能力，这两个问题有等于进一步研究。     

澜沧江、金沙江云南德钦段干暖河谷区生态建设探讨

澜沧江、金沙江云南德钦段形成了独特的干暖河谷区自然环境，分析了其特点、成因。探讨了其生态建设的思路应是尊重自然规律、发扬优秀民风习俗、引进实用技术、发展非公林业。     

深基坑锻锤基础冬期施工

在冬期施工，对于土方开挖、钢筋绑扎、人员的通行、砼的浇铸、砼的温度控制，基坑的保温等都带来一定困难，为此提出了深基坑锻锤基础才是最佳实践应用。     

加强高校领导班子思想政治建设的若干思考

党的十六届四中全会作出了《关于加强党的执政能力建设的决定》,第十三次全国高校党建工作会议提出了全面加强高校领导班子的思想政治建设的要求。加强高校领导班子思想政治建设,必须紧紧抓住理想信念、政治方向、立场、宗旨观念、治校能力、自身修养等关键环节,不断提高领导干部的自身素质和领导水平,增强领导班子的凝聚力、创造力、战斗力。     

不同水分条件下椰壳炭施用对稻田土壤酶活性及微生物群落的影响

以热带稻田土壤为研究对象,利用室内短期恒温(25°C)培养探讨好氧和淹水条件下椰壳炭不同施用量(0%、2%和5%(w/w))对土壤性质和微生物群落的影响。结果表明：①培养35 d后,好氧和淹水条件下增施2% 和5% 椰壳炭均提升土壤pH,增幅分别为20%、39%和31%、32%。好氧下土壤脲酶活性增加121% 和75%,酸性磷酸酶活性降低10% 和49%,碱性磷酸酶活性提高39% 和39%;淹水下脲酶活性减少12% 和45%,酸性磷酸酶活性降低3% 和14%,碱性磷酸酶活性增加133% 和105%。②增施2% 和5% 椰壳炭时,好氧下土壤细菌和真菌香农指数均降低,但淹水时增加。好氧下变形杆菌门(Proteobacteria)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)和浮霉菌门(Planctomycetes)丰度提高,增幅分别为2%、54%,51%、47% 和94%、82%;淹水下酸杆菌门(Acidobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)和拟杆菌门(Bacteroidetes)丰度增加,增幅分别为3%、20%,14%、18% 和38%、37%;同时好氧和淹水下土壤担子菌门(Basidiomycota)丰度均下降,降幅分别为68%、70% 和68%、76%,并且淹水下壶菌门(Chytridiomycota)和罗兹菌门(Rozellomycota)丰度增加。该研究结果可为椰壳炭对稻田土壤改良及其推广应用提供参考。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。