不同含量低污染水对人工湿地中细菌的影响研究

探究水平流人工湿地(HFCW)系统处理低污染水过程中,相同COD/ρ(TN)下不同碳氮含量对细菌群落结构的影响。结果表明,进水为较高碳氮含量的HFCW(HF1)和进水为较低碳氮含量的HFCW(HF2)对COD和TN的去除效率具有一定的差异,HF1和HF2对COD的去除效率分别为48.26%和28.89%,对TN的去除率分别为79.06%和81.87%。HF1中细菌的丰富度和多样性均高于HF2,HF1中富集的优势细菌为Chloroflexaceae、Comamonadaceae和Rhodocyclaceae,均具有异养反硝化功能,HF2中富集的优势细菌为Xanthomonadaceae和Rhodocyclaceae,其中Xanthomonadaceae具有自养反硝化功能。COD、NH4^+-N和NO3^--N对HF1中细菌群落的影响大于对HF2中细菌群落的影响,HF1中COD对细菌群落的影响大于NH4^+-N和NO3^--N。     

强化会计内部控制促进高校科学管理

建立和强化完善的会计内部控制体系,对于高校优化资源,促进科学管理有着重要意义.针对当前高校会计内部控制的不足,提出了若干解决对策.     

基于FX3UPLC的弧形立库控制系统应用研究∗

随着物流仓储行业的快速发展,自动化立库的应用日益广泛.介绍了一种基于三菱FX3U PLC的小型弧形立库控制系统,分析了该立库控制系统结构,以及入库、出库、移库等控制流程的设计和编程思路.实践应用表明,该弧形立库机械结构紧凑、系统操作和控制更简便.     

MMCKDE:基于数据流的m-混合聚类核概率密度估计

数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimation,MMCKDE)方法,该方法通过创建MMCKDE节点,用固定个数的混合聚类核获得聚类信息,以代替其他密度估计方法中的所有核.针对数据量不断增加的情况,通过计算Kullback Leibler(KL)距离进行核合并,可进一步以更紧凑的形式表示概率密度估计信息.较之于其他一些方法只能估计整段数据流的密度,MMCKDE方法最终获得的模型不仅适用于整段数据流,还适用于任意时间段上的密度估计.MMCKDE算法同SOMKE算法在不同基准数据集及真实数据集上进行密度估计精度和运行时间的比较.实验结果表明,MMCKDE算法具有更好的性能.     

高职院校中、日教师日语教学方法比较分析

由于文化和背景的差异,高职院校中的中、日教师的教学方法各具特色。日语外教在教学中具有教学方法灵活多样,团队协作精神强等特点。以无锡职业技术学院的日语外教为例,对高职院校中、日日语教师的教学方法进行对比分析,为有效利用外教资源,提高日语教学质量提供参考和建议。     

发动机生产线智能调度算法研究

发动机是汽车领域技术最密集的关键部件,通常都由多道工序顺序加工完成,是一个流水线工艺过程.因此,每道工序的控制都必须具备高可靠性和一定的灵敏度,才能保证生产的连续和稳定.论文针对发动机加工工序停台导致的流水线损失,提出了一种生产线智能调度算法,能自动将某道工序每次停台的原因及对其他工序造成的影响进行记录,并将待堵料的停台时间分解消化至各工序,以达到提高LTE(整线生产效率),增加单位时间产能的目的.     

基于多尺度耦合的密集残差网络红外图像增强

为了提升非制冷红外热像仪的图像质量,满足低对比度弱小区域的观瞄与锁定的需求,提出了一种基于多尺度密集残差网络的红外图像超分辨重建模型,该模型的基本框架是通过级联多个残差特征进行学习,以粗到细的方式重建高分辨率图像。首先提出一种多尺度跨域融合模块,通过对不同感受野的分支结果进行融合,不仅可以融合不同感受野的互补信息,还可有助于提升梯度收敛和特征传输;然后叠加多个跨域融合模块,并采用残差特征学习进行优化,最终学习出高分辨率细节信息。仿真实验结果表明,所提出的超分辨模型能够较好的超分辨重建效果,在微弱结构保持和点目标保持上的性能也更加突出。所提的模型已经在海思嵌入式深度学习平台上实现了高质量的红外增强,具有较高的工程应用价值。     

精密铸造硅溶胶模壳的制造工艺

介绍用石蜡-硬脂酸低温模料，生产铸件的熔模和用精密铸造硅溶胶，作为制壳粘结刑，制造铸件的模壳的工艺要求。主要研究熔模制造工艺、硅溶胶模壳工艺和焙烧工艺。五年多来的生产实践充分证明精密铸造硅溶胶模壳制造工艺是成熟的。为生产合格模壳和精密铸件提供了技术保障。     

红硅石在修炉材料中的试验与应用

红硅石作为一种新型的修炉材料,提高了炉衬寿命,稳定了铁液质量,降低了生产成本.     

基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略

针对云计算系统在执行任务过程中的能量消耗过多、处理速度不理想等情况,提出一种基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略.通过构建基于云计算的数学模型来分析执行任务时的能量消耗情况,采用基于虚拟调度机制的分布式最优存储策略来实现在满足存储需求的情况下减少服务器进行存储时的能量消耗总量,最小化存储成本,并采用基于动态决策规则的分配策略来根据服务器的功率、性能以及负载情况进行任务调度,使云计算系统在满足服务质量要求的条件下,充分利用系统运作能耗,不产生过多空闲能耗.实验及结果分析表明,所提出的分布式最优存储与分配策略在节省能量消耗、提升运行速度上发挥了较好的效果.