两个新颖的基于钨硼酸盐与咪唑的杂化化合物，安海艳，郑慧，本文合成了两个新的基于钨硼酸盐的杂化化合物，(HIm)12[MnBW11O39H]2•13H2O 1 和(HIm)(Im)[(Im)4Zn]2[BW12O40]•2H2O 2 （Im = 咪唑）。利用单晶X-

【聚类算法】聚类分析是数据挖掘的关键技术之一，主要目标是将相似的数据划分到同一类别中，形成不同的簇。这种技术广泛应用于各种领域，包括商务决策、生物学研究、文档分类、图像处理等，帮助人们发现数据的内在结构和规律。 【K-means算法】K-means是最为常见的聚类算法，属于基于划分的方法。它假设数据分布是凸的，每个簇由一个中心点代表，通过迭代优化来不断调整簇的分配和中心点的位置。K-means算法的优点在于计算效率高，适合处理大规模数据集，但缺点是对初始中心点的选择敏感，且对非凸形状的簇识别能力有限。 【聚类算法的分类】聚类算法大致可以分为以下几类： 1. 基于划分的方法：如K-means，将数据集划分为预先设定数量的簇。 2. 基于层次的方法：如层次聚类，通过构建层次结构来形成簇。 3. 基于密度的方法：如DBSCAN，寻找高密度区域来定义簇。 4. 基于网格的方法：如STING，通过在数据空间构建网格来实现聚类。 5. 基于模型的方法：如GMM（高斯混合模型），假设数据簇符合特定的概率分布。 6. 模糊聚类：允许数据点同时属于多个簇。 【K-means改进算法】为了克服K-means的局限性，学者们提出了一系列改进策略。这些改进可能涉及初始化策略（如K-means++）、动态调整簇的数量、考虑数据的异常值处理、引入更灵活的距离度量等。改进算法旨在提高聚类的质量，增强对噪声和不规则形状簇的适应性。 【教学质量评估】聚类算法在教学质量评估体系中的应用，可以通过分析学生、教师、课程等多维度的数据，找出影响教学效果的主要和次要因素。例如，通过聚类可以识别出教学方法、教师教学风格等因素对学生学习成绩的影响程度，从而为教学改革提供依据。 【论文结构】该论文首先介绍了聚类算法的研究背景和意义，以及国内外的研究现状。然后详细阐述了数据挖掘和聚类分析的基本概念、功能、步骤和典型算法。重点讨论了K-means算法及其改进方法，并对比分析了它们的性能。论文探讨了聚类算法在教学质量评估中的具体应用，分析了聚类结果并提出了相应的结论。 综上，聚类算法是数据挖掘中的核心技术，K-means作为其代表性算法有着广泛的应用，但也有其局限性。通过改进和优化，聚类算法可以在更多实际问题中发挥重要作用，如教学质量评估，进一步提升数据分析的精准度和实用性。

K-means算法论文 K-means算法是一种广泛使用的动态聚类算法，它将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点。该算法的主要思想是将数据样本分配到离其最近的聚类中心，直到聚类中心不再改变为止。 1. K-means算法的定义 K-means算法是一种无监督学习算法，它可以将数据样本分配到K个聚类中，K是事先确定的参数。该算法的目标是找到一个最佳的聚类方式，使得每个聚类中数据样本的相似度最大。 2. K-means算法的步骤 K-means算法的主要步骤可以分为以下几个部分： * 初始化：选择K个初始聚类中心，通常可以随机选择或使用.heuristic方法选择。 * 分配：将每个数据样本分配到离其最近的聚类中心。 * 更新：更新每个聚类中心的位置，使其更加接近该聚类中的数据样本。 * 重复：重复上述步骤，直到聚类中心不再改变为止。 3. K-means算法的优缺点 K-means算法的优点包括： * 简单易实现：K-means算法的实现非常简单，可以使用多种编程语言实现。 * 高效率：K-means算法的计算效率非常高，可以快速处理大量数据。 * 可扩展性强：K-means算法可以处理高维数据，可以应用于多种领域。 然而，K-means算法也存在一些缺点： *asily affected by outliers：K-means算法对离群值非常敏感，可能会受到离群值的影响。 * K的选择：K-means算法的性能非常依赖于K的选择，选择不当可能会影响算法的性能。 4. K-means算法的改进 为了克服K-means算法的缺点，人们提出了许多改进方法，包括： * 使用核函数：使用核函数可以使K-means算法更好地适应非线性数据。 * 使用多种距离度量：使用多种距离度量可以使K-means算法更好地适应不同类型的数据。 * 使用Hierarchical Clustering：使用层次聚类方法可以使K-means算法更好地适应高维数据。 5. K-means算法的应用 K-means算法在很多领域都有广泛的应用，包括： * 图像处理：K-means算法可以用于图像分割、图像压缩等。 * 数据挖掘：K-means算法可以用于数据挖掘、数据分析等。 * Recommender System：K-means算法可以用于推荐系统的构建。 K-means算法是一种广泛使用的动态聚类算法，它可以将数据样本分配到K个聚类中。该算法的优点包括简单易实现、高效率、可扩展性强，但也存在一些缺点，如易受离群值的影响、K的选择对性能的影响。为了克服这些缺点，人们提出了许多改进方法，K-means算法也在很多领域都有广泛的应用。

《网上人才招聘系统》这篇毕业设计论文探讨了如何构建一个高效、便捷的在线招聘平台，旨在为求职者和招聘企业提供无缝对接的交互环境。在这个系统中，涉及到的主要知识点包括： 1. **系统架构设计**：设计合理的系统架构是构建网上招聘平台的基础。这通常包括前端用户界面、后端服务器处理、数据库管理以及网络通信等多个组成部分。系统应具有高可用性、可扩展性和安全性。 2. **前端技术**：前端主要负责与用户交互，可能涉及到HTML、CSS、JavaScript等基础技术，以及React、Vue.js、Angular等现代前端框架。这些技术用于创建用户友好的界面，实现动态数据加载和交互功能。 3. **后端开发**：后端主要负责业务逻辑处理和数据存储。Java或Python等编程语言常用于后端开发，结合Spring Boot、Django等框架可以快速构建功能丰富的服务。同时，需要掌握RESTful API设计原则，以便前后端进行有效通信。 4. **数据库管理**：MySQL、PostgreSQL等关系型数据库用于存储用户信息、职位数据等。需理解SQL语句，设计合理的数据库表结构，优化查询性能，并考虑数据一致性与安全性。 5. **用户认证与授权**：使用OAuth2、JWT（JSON Web Tokens）等机制实现用户登录、注册和权限控制，确保用户信息安全，防止未授权访问。 6. **搜索引擎集成**：为了方便求职者快速找到合适职位，系统可能集成全文搜索引擎如Elasticsearch，实现高效的职位搜索和推荐功能。 7. **安全防护**：包括防止SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等，通过验证输入、使用安全库、设置防火墙策略等方式保障系统安全。 8. **负载均衡与集群**：随着用户量的增长，需要考虑负载均衡和服务器集群，以分摊流量，提高系统稳定性。Nginx、HAProxy等工具可以实现这一目标。 9. **测试与调试**：使用单元测试、集成测试等方法确保代码质量，JUnit、Selenium等工具可以辅助测试工作。同时，学会使用日志分析和调试工具，如Log4j、Debuggers等，便于问题定位和修复。 10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：利用Jenkins、GitLab CI/CD等工具实现自动化构建、测试和部署，提高开发效率和产品质量。 11. **用户体验优化**：关注UI/UX设计，使界面美观且易于使用。同时，要考虑响应式设计，确保在不同设备上都能良好运行。 12. **文档编写**：良好的文档记录是项目成功的关键，包括需求文档、设计文档、操作手册等，方便团队协作和后期维护。 13. **项目管理**：运用敏捷开发方法，如Scrum或Kanban，有效地管理项目进度和任务分配，确保毕业设计按时完成。 《网上人才招聘系统》这篇毕业设计论文涵盖了软件工程的多个核心领域，从系统规划到实现、测试、部署，充分体现了IT专业人士所需的技术能力和项目管理技能。通过这样的实践，学生可以提升自己的综合能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。

本研究主要探讨了不同磷效率基因型大豆在不同磷浓度处理下的根系养分吸收特性，进而揭示大豆品种（品系）对磷素吸收及利用效率的差异。研究结果对理解磷素营养对大豆生长发育的影响以及选育磷高效利用的作物品种具有重要意义。 研究中提到的“磷素”指的是植物生长所需的主要营养元素之一——磷，它对于植物的生长发育，尤其是细胞分裂、能量转移以及养分转移等生理过程至关重要。磷在植物体内以有机磷和无机磷的形式存在，参与了DNA和RNA的合成，也与ATP的形成密切相关。 “磷效率基因型大豆”指的是大豆品种在磷营养利用方面的遗传差异，它们在低磷土壤条件下的生长表现和磷吸收利用能力各不相同。根据它们对磷的利用效率，可以将大豆分为磷高效品种和磷低效品种。磷高效品种能在磷营养受限的条件下维持较好的生长发育，吸收更多的磷素以满足自身的生长需求。 研究指出，在低磷处理下，磷高效品种的大豆在鼓粒期和始熟期根系氮的百分含量显著高于磷低效品种。氮素是植物生长必需的大量元素之一，参与了植物体内氨基酸、蛋白质、叶绿素等重要化合物的合成。磷高效品种在磷胁迫条件下，通过提高氮素的吸收与转化效率来支持其生长，这是其适应低磷环境的一种策略。 除了氮素，磷高效品种在不同生育期的磷（P%）和钾（K%）的含量也均高于磷低效品种。钾是植物体内重要的渗透调节物质，对植物的光合作用、酶活性调控和物质运输等均有重要作用。磷高效品种较高的磷和钾含量反映了其根系吸收养分的高效性。同时，磷高效品种的磷和钾的积累量也高于磷低效品种，其平均高出71.7%，说明磷高效品种在吸收和积累磷、钾方面的优势。 高磷处理下，磷高效品种的氮和磷积累量在不同生育期均高于磷低效品种的，且在开花期、鼓粒期到始熟期磷高效品种根的钾积累量显著高于磷低效品种，平均高出150.2%。高磷条件下，磷高效品种的养分积累优势更为明显，这表明其在磷营养丰富环境下的吸收利用能力依然保持高效。 研究中还发现，与低磷相比，中磷和高磷处理能显著增加磷低效品种的根系氮、磷和钾的积累量。但磷高效品种在不同磷水平下的相对变化较小，说明其即使在较低的磷浓度下，根系也能有效地吸收较多的氮、磷和钾。这表明磷高效品种对于磷营养水平的适应性更广，可以在磷素资源较为有限的环境中保持相对稳定的生长状态。 关键词“大豆”，指的是本研究的对象植物，它是重要的油料作物和植物蛋白资源，对全球农业生产和食品供应有着重要的影响。“磷高效”是描述植物对磷营养吸收和利用能力的一种特性，与植物的遗传背景、根系形态和生理生化特征紧密相关。“根系”是植物吸收水分和营养物质的主要器官，根系的发育状况和功能直接影响植物对养分的吸收效率。“养分”则涉及植物生长发育所需的全部营养元素，包括氮、磷、钾等大量元素和微量元素。 这项研究通过比较两种不同类型的大豆品种在不同磷处理条件下的养分吸收特性，揭示了磷高效基因型大豆根系的养分吸收和积累优势，为今后大豆品种的选育和磷肥的科学管理提供了重要的理论依据和实践指导。

传粉细蛾与大戟科植物专性授粉的互惠共生体系，白海艳，李后魂，在已知的昆虫与植物所形成的专性授粉互惠共生体系中，榕树——榕小蜂、丝兰——丝兰蛾体系是经典实例，国内外学者已经从不同角度

构建p120ctn过量表达的肺癌细胞模型是研究该蛋白在肺癌中的作用机制的重要工具。在本研究中，研究者刘海艳和顾玉超详细介绍了构建过程以及与p120ctn相关的细胞生物学功能，以及该模型在肺癌研究中的潜在应用。 研究团队首先合成了携带Flag标签编码序列的DNA片段，并将其插入pcDNA3.1载体的多克隆位点中，构建出名为pcDNA.Flag的载体。Flag标签是一种短的蛋白质序列，能够被抗体识别，因此常被用于蛋白检测和纯化，这里用于标记p120ctn蛋白，以便于后续实验中的检测和确认。接着，通过聚合酶链反应（PCR）技术克隆了p120ctn基因，并将其重组到pcDNA.Flag载体中，形成了可以表达带有N端Flag标签的p120ctn表达载体pcDNA.Flag-p120ctn。 接下来，研究者使用脂质体lipofectamine2000将pcDNA.Flag-p120ctn质粒成功转染到人肺癌细胞系A549中。A549细胞系是从人类肺腺癌组织中分离出的细胞，广泛用于肺癌的研究。转染后，利用筛选剂G418对细胞进行筛选，从而获得稳定表达Flag-p120ctn的肺癌细胞株。这些细胞模型能够用于研究p120ctn蛋白在肺癌细胞中的过量表达对细胞功能和行为的影响，尤其是它们在肺癌发生、发展和转移过程中的角色。 p120ctn作为一种连环蛋白，是细胞与细胞粘附中的关键蛋白质，能够与E-钙粘连蛋白的胞质结构域相互作用。E-钙粘连蛋白是细胞外基质和细胞骨架之间的重要连接蛋白，对维持细胞间紧密连接具有重要作用。p120ctn通过与E-钙粘连蛋白的相互作用参与维持细胞膜稳定性和调节细胞信号传导，对肿瘤的发生和转移有潜在影响。实验显示，p120ctn的下调通常与肿瘤的发生有关，并可能引起E-钙粘连蛋白功能障碍，从而促进肿瘤的发生和转移。 此外，p120ctn在细胞内的定位并不限于细胞膜，它还能分布在细胞浆和细胞核内。在细胞浆中，p120ctn可以抑制小GTP酶RhoA的活性，从而激活Rac和Cdc42等其他小GTP酶，参与调节细胞骨架的重组和细胞迁移。在细胞核中，p120ctn与特定转录因子Kaiso相互作用，参与调控基因表达。因此，p120ctn在细胞信号传导、转录调节等多方面发挥着重要作用，并可能对多种病理过程产生影响。 由于p120ctn的功能多样性和其在肿瘤中的潜在作用，对其功能和调控机制的研究不仅具有重要的理论意义，也具有显著的临床应用前景。构建的p120ctn过量表达肺癌细胞模型为深入理解p120ctn在肺癌发生和发展过程中的具体作用机制提供了实验平台，并为相关治疗策略的研究奠定了基础。

多传感器标定算法是为了解决测量系统中由制造和装配误差所引起的机械部件的测量问题。为了确保测量精度，需要将不同类型的传感器（包括接触式和非接触式传感器）标定到同一个坐标系中，这样才能获得准确的测量数据。本文提出的标定算法基于单纯形法，该方法通过接触式传感器的标定为基础，并结合Fourier函数拟合非接触传感器的测量路径，以构造参数标定数学模型，并进行参数优化。 标定的基本原理是利用数学模型去描述传感器在测量过程中的误差，并通过一定的算法来修正这些误差。在此过程中，标定的目的是为了消除或减小系统的固有误差，从而提高系统的整体测量精度。多传感器系统由于其复杂性，需要综合考虑各种传感器的特性，以及它们之间的相互作用和影响。 单纯形法是一种优化算法，主要用于寻找多维空间的最优解。它广泛应用于工程、经济学、运筹学等领域。在多传感器标定算法中，单纯形法可以用来寻找到使误差最小化的最佳参数设置。通过迭代计算，逐步逼近最优解，从而达到标定的目的。 在接触式传感器的标定过程中，通常需要通过移动工作台或旋转工作台来进行坐标测量。但是由于制造和装配过程中存在的误差，工作台的移动方向和旋转方向的参数并不是完全已知的。为了获得精确的测量数据，需要确定三维坐标与移动和旋转参数之间的关系。而单纯的使用特定标块进行标定往往复杂且依赖于特定条件，因此需要一种更加通用和高效的方法。 文中提到了几种单一传感器标定的方法，包括微分标定法、简单齿形标定靶以及圆形阵列靶标等。这些方法在不同的测量系统中实现了不同精度的标定，但它们有一个共同的局限性，即它们更多地侧重于单一传感器的标定，而没有充分考虑同一测量系统中多个传感器的同步标定问题。 为了改进和简化标定过程，减少标定误差，本文提出了一种综合多传感器的测量系统，并基于单纯形法的多传感器标定算法。该算法不仅考虑了接触式传感器的标定，还通过Fourier函数拟合非接触式传感器的测量路径，构建参数标定的数学模型，实现了标定参数的最优化。 通过实验验证，本文算法的实例结果显示，使用该算法进行标定后，测量误差相对较小。这一结论表明，所提出的基于单纯形法的多传感器标定算法在提升测量精度方面是有效的，并且具有较好的应用前景。 通过以上的分析，我们可以知道，多传感器标定算法的核心在于如何处理传感器间的协同工作和误差校正，以及如何构建准确的数学模型来描述和修正这些误差。单纯形法作为一种有效的优化工具，在多传感器系统的标定中发挥着重要作用。此外，多传感器标定技术的发展对于提高测量系统的精确度和可靠性具有重要的意义，尤其是在复杂形状工件的外形测量中，其作用尤为突出。随着相关技术的不断进步，未来多传感器标定算法有望在更多的测量应用中得到广泛应用。

基于中美大学教学差异的免疫学课堂教学探讨，常海艳，方芳，生物专业的免疫学课程，跟医学专业的学习有本质的区别。如何提高该专业的免疫学教学质量，激发学生学习的积极性，成为生物专业的

毕业论文《Java Vue SpringBoot MySQL 分布式架构网上商城》主要探讨了如何利用现代Web开发技术构建一个高效、可扩展的在线购物平台。本文将详细阐述论文中的关键技术和设计思路。 1. **项目研究背景**： 在互联网高度发达的今天，电子商务已经成为商业活动的重要组成部分。网上商城作为电商的核心载体，其性能、稳定性和用户体验直接影响到企业的竞争力。分布式架构的引入，旨在解决单体应用在面对高并发、大数据量时面临的挑战，提高系统的响应速度和处理能力。 2. **开发意义**： 通过采用Java、Vue.js、SpringBoot和MySQL等技术，构建一个分布式架构的网上商城，能够实现前后端分离，提高系统的可维护性、可扩展性和用户体验。同时，MySQL作为关系型数据库，为数据存储提供了可靠保障。 3. **课题研究现状**： 当前，B/S模式（Browser/Server）已广泛应用于Web开发，而SpringBoot简化了Java后端开发，Vue.js则在前端提供了高效的组件化开发模式。分布式架构在电商领域的应用也日益普及，如微服务架构、负载均衡、分布式缓存等技术，提升了系统的整体性能。 4. **项目研究内容与结构**： 论文主要包括以下几个部分： - 摘要：概述项目的目标和预期效果。 - 背景意义：详细解释项目开发的必要性。 - 技术介绍：介绍所使用的开发技术和框架，如Java的Spring全家桶，前端的Vue.js，数据库的MySQL。 - 需求分析：明确系统功能需求，包括用户管理、商品展示、购物车、订单处理等。 - 可行性分析：评估项目的技术、经济和操作可行性。 - 功能分析：细化系统功能模块，如用户模块、商品模块、支付模块等。 - 业务流程分析：描述各业务流程，如用户下单、支付、商家发货等的逻辑流程。 - 数据库设计：包括ER图（实体关系图），用于描述实体间的关联关系，以及数据字典和数据流图，辅助数据库表的设计和数据流程规划。 - 详细设计：涉及软件架构模式（如微服务架构）、模块划分及接口设计。 - 实现与测试：编写代码实现功能，并进行功能测试和性能测试。 - 总结与致谢：回顾开发过程，总结经验教训，并感谢指导老师和团队成员。 5. **B/S模式与分布式架构**： B/S模式使得用户通过浏览器即可访问系统，降低了客户端的硬件要求。分布式架构则通过拆分服务，实现负载均衡，提高系统的容错性和可扩展性。SpringBoot与Java的结合，可以方便地创建微服务，Vue.js则优化了前端用户体验。 6. **系统截图与总结**： 论文最后展示了系统实际运行的截图，直观呈现了系统界面和功能。作者总结了完成论文和项目开发过程中的学习和实践经验，以及分布式架构对网上商城运营效率的实质性提升。 7. **关键词**： 关键词包括B/S模式、分布式架构和软件架构，强调了论文关注的重点技术领域。 通过以上分析，我们可以看到，这篇毕业论文不仅探讨了当前热门的Web开发技术，还深入研究了如何将这些技术应用于构建分布式架构的网上商城，从而提升系统的性能和用户体验。