二月二龙抬头 理发去旧换新颜

中国的年很长,直到农历二月二才是最后的尾声。农历二月初二,城市退去寒气染上了几分暖意。中国人有着过“二月二”的传统习俗,这一天,人们纷纷赶到理发店剪去过长的头发,希望在新春讨个好彩头,一起感受万物复苏、“理发去旧”迎新春的节日氛围,以新颜迎接新一年的精气神儿。     

基于聚类的数据加权优化在犯罪预测中的应用

近年来，我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势，但是，犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力，打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据，提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类，然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据，继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习，从而预测犯罪案由。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法具有更好的预测效果，为公安实践工作中类似案件的侦破和预防，提供新的路径支撑。     

磺酸型离子液体催化合成脂肪族1,2-二醇

以磺酸型离子液体1-(3-丙烷磺酸)吡啶磷酸氢盐[PyPS]H_2PO_4为催化剂催化甲酸-双氧水氧化端烯烃合成相应的1,2-二醇,采用~1H NMR对产物的结构进行了表征。以1-己烯合成1,2-己二醇为模型反应,得到了反应的优化条件,即:n(1-己烯)∶n(H_2O_2)∶n(甲酸)=1∶1.1∶2,催化剂[PyPS]H_2PO_4 2.5 mol%,反应温度50℃,反应6 h。在此条件下,1,2-己二醇、1,2-戊二醇、1,2-辛二醇、1,2-环己二醇以及苯乙二醇收率分别为78.2%,74.7%,68.8%,76.2%和74.0%。[PyPS]H_2PO_4容易回收,在循环使用中催化活性未见明显降低。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

温度作用下连续刚构桥力学性能仿真分析

为获得连续刚构桥在升降温作用下的性能,温度变化会使得连续刚构桥产生温度应力和温度变形。文中以某连续刚构桥为例,进行了该连续刚构桥整体升温模式和整体降温模式的二维温度效应仿真分析,求得该桥整体升温和整体降温模式下的温度变形,结果表明在整体升温降温作用下,中跨跨径为90m的预应力混凝土连续刚构桥中跨最大温度变形可以达到23.69mm,所以在桥梁设计时,可以用二维仿真分析求得桥梁温度效应,为完善连续刚构桥设计提供参考。     

人工智能时代驱使下的多元智能理论的第二维价值

通过介绍人工智能及其目前国内的发展状况及对工作的影响,回顾霍华德·加德纳的多元智能理论(multiple-intelligence)在信息时代的第一维度价值,并剖析多元智能理论在人工智能这一即将到来的特别时代中的第二维度价值,为我们现今的教育教学改革提供一定的思路与反思。     

再生水水源水质问题及对策

以郑州市五龙口污水处理厂为例,论述了城市污水处理厂二级出水中活性微生物、藻类和NO_3~-对再生水生产设施造成的不利影响,同时提出了应对措施。对聚氯化铝和聚氯化铝铁除磷效果进行了试验,结果表明,聚氯化铝除磷效果优于聚氯化铝铁。     

含磷固化剂及固化环氧树脂的合成及表征

以4,4′-二氨基二苯基甲烷(DDM)、苯甲醛和亚磷酸二乙酯为原料,合成了两种含磷固化剂PM1和PM2,用红外光谱、核磁共振氢谱对PM1和PM2的结构进行了表征。用DDM,PM1,PM2分别固化双酚A型(DGEBA)环氧树脂,得到DGEBA-DDM,DGEBA-PM1,DGEBA-PM2树脂,采用示差扫描量热法、热重分析(TGA)和极限氧指数(LO I)对DGEBA-DDM,DGEBA-PM1,DGEBA-PM2树脂的玻璃化转变温度(Tg)、反应活性、热稳定性和阻燃性能进行了表征。实验结果表明,PM2的反应活性比PM1低;DGEBA-DDM,DGEBA-PM1,DGEBA-PM2树脂的Tg分别为178,112,145℃;TGA结果表明,700℃时DGEBA-PM1和DGEBA-PM2树脂的成炭率分别为29%和35%,而700℃时DGEBA-DDM树脂的成炭率只有19%;DGEBA-PM1和DGEBA-PM2树脂的LO I值由DGEBA-DDM树脂的24%分别增至30%和35%,且阻燃性能大幅度提高。