超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管应用前景展望

通过对超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管的技术特点及国内外现场试验效果的阐述；证明了超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管自身的各种物理特性。对延长旧管使用寿命,减少杆管偏磨,延长油井清蜡周期具有良好的效果。     

服装品牌的拓展

本文主要研究服装品牌营销路线中品牌拓展的意义，以及服装企业应该采取的品牌拓展方式，分析了在不同的服装零售模式(专卖店模式和商场专柜模式)下，拓展服装品牌的统一与矛盾，对于矛盾点，给出了相应的解决方法。     

MEMS高量程加速度传感器的动态特性分析

利用霍普金森杆激光干涉冲击试验台对实验室研发的MEMS高量程压阻式加速度传感器进行动态校准;采用两种不同解算方法对实验数据将进行分析处理,求解出该传感器的幅频特性,绘制了对数幅频特性曲线;通过对比两种算法的结果知道,镜像映射法优于FFT算法,其算法简单有效,能直接辨识出系统模型参数和模型阶次。     

潜水搅拌器叶片安放角的性能

为研究潜水搅拌器在不同的叶片安放角度(-4°、-2°、0°、2°、4°)下对搅拌池内流场影响的差异,现分别对不同叶片安放角下的潜水搅拌器进行数值模拟并利用CFD后处理软件对所得的流场分析处理。根据数值模拟结果得出:在不同的叶片安放角下,潜水搅拌器流场的速度矢量图总体变化趋势一致且叶片安放角由-4°增大到4°,潜水搅拌器的搅拌效果越来越好;同时随着叶片安放角的增加,潜水搅拌器的轴功率、推力在不断地增大,叶片压力面的高压区也在逐渐地增大;相对于搅拌效果而言,在小转速下可以通过增大叶片安放角来增加潜水搅拌器的搅拌效果,在大转速下可以通过减小叶片安放角来控制潜水搅拌器的搅拌效果,以此达到有效节能的目的;为证明潜水搅拌器数值模拟结果的准确性,选取叶片安放角为0°时的情况进行了试验验证,为以后潜水搅拌器的研究提供一定的参考。     

一种鲁棒性的少样本学习方法

少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出一种鲁棒性的少样本学习方法RFSL(Robust Few-Shot Learning).首先,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)和图像滤波(Image Filtering)方法在训练集中加入不同的随机噪声,形成多个不同噪声下的训练集,并分别生成支持集和查询集.其次,利用关系网络的关系模块通过训练集端到端地学习多个基分类器.最后,采用投票的方式对各基分类器的最末Sigmoid层非线性分类结果进行融合.实验结果表明,RFSL模型可促进小样本学习快速收敛,同时,与R-Net以及其他主流少样本学习方法相比,RFSL具有更高的分类准确率,更强的鲁棒性.     

哈佛结构模型机设计及FPGA实现

以IP核、原理图、Verilog语言、微程序设计相结合的方式,研究基于哈佛结构和RISC理论的模型机设计.利用汇编指令设计作业调度程序,控制模型机的运行.用户程序和数据以及计算结果,通过I/O系统和实验开发板的键盘录入,并通过七段数码管输出显示.     

减轻税负 促进发展

1994年以来,有色金属矿山企业的税费负担大幅提高。过重的税费负担不仅大大削弱了矿山企业的市场竞争力,而且已经影响到有色矿山行业的健康发展。若不采取有效措施加以解决,必将给整个国民经济的可持续发展带来不可忽视的影响。我国有色金属矿业税收制度的演变建国初期到改革开     

基于ARMS-TaqMan的EGFR基因E21突变检测

基于突变扩增凝滞(ARMS)技术和TaqMan探针检测技术,以肝癌细胞基因组为模板构建EGFR突变型质粒.针对EGFR基因型设计了特异性的ARMS引物,建立了快速定性检测人EGFR基因突变检测模型.结果表明,该方法的EGFR基因E21突变最低检测限达到101 co pies/m L,分辨率达到1％.