可溶性PI／SiO2纳米复合材料中SiO2微相结构变化的研究

选取可溶性聚酰亚胺（PI）作为有机高聚物基本，通过正硅酸四乙酯（TEOS）在聚酰胺酸（PAA）的N－甲基－2－毗咯烷酮（NMP）溶液中进行溶液－凝胶反应,制备出新型的聚酰亚胺／二氧化硅（PI／SiO2)纳米复合材料，并用UV－Vis-FT-IR,SEM和光子相关法等对其溶胶－凝胶转变过程，二氧化硅微相结构的变化进行了研究，并对溶中粒子间的团聚行为作了进一步探讨，结果表明随着处理温度的升高，PAA逐步亚胺化，同时TEOS水解后的硅烃基（Si-OH)逐步缩合，由线型结构向环状结构过渡，原位生成SiO2凝胶网络，实验结果还发现热处理温的升高对二氧化硅元化粒子的尺寸无明显的影响，而光子相关法结果则表明颗粒表面活性Si-OH的存在是引起团聚的一个重要因素。     

镁还原蒸馏联合法生产海绵钛的节电途径

本文通过对镁还原蒸馏联合法生产海绵钛的生产过程加以分析,找出5条节电途径,经过生产实施后,使电能消耗有明显下降。     

镁还原蒸馏联合法生产海绵钛的节电途径

本文通过对镁还原蒸馏联合法生产海绵钛的生产过程加以分析，找出了５条节电途径，经过生产实施后，确定使电能消耗有明显下降。     

蒸馏镁对海绵钛质量的影响及其应采取的措施

1工艺简介海绵钛现行生产工艺有两种方法，即分离法和联合法．分离法是还原与真空蒸馏分开进行的，且未实现蒸馏镁闭路循环．此法还原产物蒸馏后，冷凝物冷凝在冷凝套街上，经打取熔炼后回收镁，故存在电耗与镁耗高等缺点．联合法克服了分离法的缺点，是还原和蒸馏在一台炉里进行，并实现了蒸馏镁闭路循环、此法还原产物蒸馏后冷凝在反应器上，不经打取，二次补充饶直接返回还原，但是拆炉时仍有部分蒸馏镁暴露在大气中，包括还原大盖、隔热屏及隔热板等处．生产实践证明，电耗和镁耗都较分离法低得多，具有节能效果显著等优点．但由于蒸馏…     

以萘为单体,三聚甲醛为交联剂的缩合多核芳香烃树脂的合成,交…EI

以萘为单体、三聚甲醛为交联剂，可在对甲苯磺酸、浓硫酸或氯磺的催化下在１５０－１６０℃下反应和到未交联的缩合多核芳香烃树脂（Ｂ－树脂）、这种Ｂ－树脂不能单靠热交联的方式转化为Ｃ－树脂，但如果在交联时添加２０－３０％（质量）的的交联剂，则Ｂ－树脂即可有效地进行交联，交联后树脂氮气中的热降解起始温度在５００℃左右。     

基于Agent的研究性学习网络课程模型研究

介绍Agent技术和研究性学习理论的特点,构建基于Agent的研究性学习网络课程模型,以期提高现有网络辅助教学网络系统的智能性、适应性、友好性、可维护性和可扩充性,增加人性化色彩,改善网络辅助教学的效果。     

基于子问题渐进式推理的3D视觉问答

3D视觉问答可以帮助人们理解空间信息,在幼儿教育等方面具有广阔的应用前景。3D场景信息复杂,现有方法大多直接进行回答,面对复杂问题时容易忽视上下文细节,从而导致性能下降。针对该问题,提出了一种基于子问题渐进式推理的3D视觉问答方法,通过文本分析为复杂的原始问题构建多个简单的子问题。模型在回答子问题的过程中学习上下文信息,帮助理解复杂问题的含义,最终利用积累的联合信息得出原始问题的答案。子问题与原始问题呈现渐近式推理关系,使得模型具有明确的错误解释性和可追溯性。在现有3D数据集ScanQA上进行的实验表明,所提方法在EM@10和CIDEr两个指标上分别达到了51.49%和61.68%,均超过了现有的其他3D视觉问答方法,证实了该方法的有效性。     

基于指纹和数字水印的网络身份认证系统研究

数字水印作为一种新型的信息隐藏技术而成为目前业界研究的热点.从数字水印和指纹识别技术相结合的角度,利用数字水印的隐藏性和指纹识别的唯一性,实现了对用户身份的双重认证,大大增强了网络身份认证的安全性和可靠性,是一种强身份认证方案.现提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的数字水印算法.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,提高了用户身份验证的效率,取得了很好的效果.     

基于滑动门中心点计算的K均值聚类并行算法研究

随着GPU硬件设备的普及和GPGPU技术的快速发展,越来越多的研究人员投入到GPGPU的研究当中。当前,GPU具有很强大的并行计算能力、浮点运算能力、计算单元集成能力等特点,显示出了GPU在并行计算领域的巨大潜力。CUDA是由NVIDIA公司提出的一种利用GPU进行并行计算的架构,CUDA使得GPU具有友好的可编程性,为研究人员能够在GPU上实现各种领域的科学计算提供了方便的途径。K均值聚类算法由于其概念简单,易于实现等优点成为并行计算研究的一个热门方向。对于K均值并行算法的研究,有基于8核CPU并配备FPGA加速板的方法,但对于一个需要启动数千个线程的复杂模型,基于传统CPU并行计算方法难以实现;也有使用CUDA并行计算平台对K均值聚类算法进行处理,但处理算法时通常忽略对CUDA平台上K均值聚类算法自身的优化。基于以上缺陷,介绍K均值聚类算法的同时对算法在CUDA平台上进行了相应优化,特别针对更新中心点的耗时问题,提出了一种基于滑动门中心点计算的K均值聚类并行计算。实验结果表明,当聚类数较多时,相对于传统的更新中心点算法,基于滑动门中心点并行算法的效率更高。     

解析蜜罐技术在网络安全中的应用

随着网络环境的逐渐复杂．安全问题日益突出。文中着重讨论的蜜罐技术．不同于以往的被动防御,而是采取主动防守,诱惑黑客上钩,最后抓捕黑客。主要从蜜罐技术的概念、关键技术、与传统的安全工具相比的优势、蜜罐技术的发展及其实现等各方面进行详细分析。蜜罐主机采用伪装成多种主机或服务器系统,对黑客攻击具有主动应对策略,并能作出不同反应,因此提高了网络的安全性。结合具体实例,证明了蜜罐技术是网络安全由被动防守到主动防御的开始,具有广阔的发展前景。