成分配比对稀土钨电极材料组织及力学性能影响

通过固液掺杂、等静压压制、中频烧结的方法，制备了不同的氧化镧、氧化钇、氧化锆三元掺杂成分比例的钨电极材料烧结棒材，探究了不同成分配比对样品显微组织、第二相粒子分布以及宏观力学性能的影响。结果表明，氧化镧、氧化钇、氧化锆三元复合添加能够有效改善第二相粒子在钨基体中的分布形态，降低第二相在晶界的过度富集，提高钨电极材料的综合力学性能。并且当添加成分镧、钇、锆质量比为3:1:1时，材料具有最好的综合力学性能，致密度可达96.04%，显微硬度可达549.37HV0.3，抗压强度可达3785MPa，原因是此配比下第二相粒子最为细小均匀，弥散程度最高，对基体晶粒的细化作用最好，该配比下钨基体平均晶粒尺寸达到10.3μm。     

炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

服务人才培养的协同创新中心构建与实践研究

近年来,我国大力发展服务产业,培育了一批示范性服务产业集聚区,取得了较好的成绩.但同时,服务人才短缺的问题也成为产业集聚区快速发展的瓶颈,本文主要以服务产业服务人才培养的技术应用协同创新中心构建为研究对象,分析了协同创新与协同创新中心概念,从服务产业人才发展现状出发,提出了服务人才培养的技术应用协同创新中心构建与实践方案措施,对促进服务人才培养、产业互动、创新中心构建与实践发展具重要意义.     

适应装配式变电站建设的产业链化设计探析

针对目前装配式变电站在建设过程中有关设计、设备、施工、运维等方面的主要问题,创新提出在设计中引入"产业链化设计理念",依托数据化平台,开展三维设计,将设计、构件生产、现场施工和运行检修四大建设主体"四位一体",协同工作,形成设计主导的链式建设模式。四大建设主体协同完成装配式变电站建设,不仅能简化设计过程、缩短设计周期、提高设计精度,而且能解决装配式变电站在实施过程中的桎梏,提高施工质量,充分发挥了装配式变电站高效、绿色、节约的优势。