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介绍了含重金属离子废水的主要来源以及其相应危害,基于含重金属离子废水治理技术的发展现状,对含重金属离子废水的处理策略进行了阐述。 相似文献
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为达到产品小型化要求,降低开发难度,采用Xilinx公司最新7系列内置Microblaze软核的FPGA芯片以实现数据采集,通过在惯测数据采集上应用的实际项目,详细说明了该类 FPGA芯片的Microblaze软核开发流程,包括应用系统的硬件 架构设计、在最新Vivado开发环境下的软核硬件平台的设计、整体软件的设计等,经过测试和对比,实验的结果充分说明Microblaze软核能够代替同类CPU芯片实现惯测产品的数据采集及处理,并具有其灵活高效的特性,在相近的应用场合中展现出独特的优势。 相似文献
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针对烧结环冷机中低温烟气外排造成的余能浪费以及环境污染等问题,通过中低温烟气循环利用的技术机理与工艺设计的有效结合,从烟气温度、烟气作用时间及烟气粉尘的主动控制三个方面对烟气余能循环利用技术进行了优化,并应用于新钢两台360m~2烧结机。生产实践表明,烟气温度、烟气作用时间及烟气粉尘对烧结工艺指标产生了较大的影响。当烟气温度保持在250±25℃之间,烟气作用时间占总烧结时间比例控制在50%左右,以及烟气中粉尘含量在200mg/m~3以下时,烧结利用系数提高0.01~0.02t/(m~2·h),固体燃耗降低2.33~2.35 kg/t,烧结矿转鼓强度提高了0. 50%~0. 54%,筛分指数降低0. 12%~0. 14%,FeO质量分数降低0.32%~0.34%。此外,每台烧结机每年可减少环冷机热废气排放量约25800万Nm~3。 相似文献
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讨论了3种制样方法对直流辉光放电质谱法(dc-GDMS)检测氮化硼中的Na、Mg、Al、Si等27种杂质元素的影响。3种制样方法分别如下所示:方法1,直接把氮化硼压在铟薄片上;方法2,把氮化硼压在铟薄片上后,再盖上一层铟罩;方法3,把压碎后的氮化硼放在针状钽勺上。在优化的辉光放电参数下对比了3种不同制样方法对基体信号强度的影响。试验表明:在方法1中,当氮化硼尺寸约为3mm×3mm,厚度小于1mm时,基体11B的信号可达1.8×107 cps;在方法2中,选择铟孔大小合适的铟罩,基体11B的信号可达1.0×107 cps;方法3获得基体信号强度比方法1、方法2高一个数量级。大部分元素在中分辨率下可获得较好的结果,而对于在高分辨率下也较难分离的元素,可选择丰度较低的同位素在中分辨率下进行测定,如Ge选择70Ge+,Se选择82Se+,Cd选择111Cd+,Sn选择119Sn+,Ag选择109Ag+,Pt选择194Pt+。氮化硼中的杂质元素含量可通过样品片中待测元素含量减去来自于铟薄片或钽勺中该元素贡献的含量来计算获得。将样品平行测定5次,相对标准偏差均在20%以内。对于Al、Si、Ti等元素的测定,3种制样方法的测定结果基本一致;方法1、方法2中检测到的In含量较大,使得铟中的Ni、Cu对氮化硼的测定值影响较大;方法3由于钽中Fe、Cu的贡献导致氮化硼中Fe、Cu的检测值较大,但方法3获得的基体信号强度大,可降低部分元素的检出限,如Cr、Mn、Ga、Ge等。综上所述,方法3为优选方法。 相似文献
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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献