烷基磷酸酯与共轭亚油酸形成杂化囊泡的研究

脂肪酸囊泡(FAV)的中空壳核结构能够包埋活性分子。为改善FAV仅在其p Ka附近形成的缺陷,以拓宽FAV的应用范围,将安全性和温和性阴离子表面活性剂烷基磷酸酯钾盐(MAPK)添加到共轭亚油酸中,通过动态激光光散射(DLS)和透射电子显微镜(TEM)研究了囊泡化的pH窗口,发现9%MAPK存在时就可以在中性至酸性环境中形成杂化FAV,不明显改变原有FAV的形貌及粒径,且随着MAPK添加量的增大,杂化FAV的pH窗口有逐渐拓宽的趋势。这一结果显示了杂化FAV在化妆品和个人卫生护理用品等领域的应用前景。     

磺酸盐/滑石粉协同阻燃PC材料的性能研究

以全氟丁基磺酸钾(KFBS)为主阻燃剂、滑石粉为协效阻燃剂对聚碳酸酯进行阻燃改性,研究了滑石粉粒径及用量对PC热稳定性、燃烧性能、流动性和力学性能的影响。结果表明,滑石粉能够通过形成完善的炭层抑制燃烧滴落使PC的阻燃等级由V-2变为V-0。同时,PC中添加滑石粉能够提高热稳定性,添加5%的滑石粉,热变形温度上升5℃。此外,加入滑石粉能够提高阻燃PC的刚性,但会使韧性明显下降。     

不同类型增韧剂对聚碳酸酯性能的影响

通过力学性能、热变形温度和熔体流动速率等指标评价了5种牌号增韧剂对聚碳酸酯（PC）性能的影响，并探究了增韧剂种类对PC的70 ℃水煮老化性能、湿热老化性能和热氧老化性能的影响。结果表明，添加增韧剂能提高PC的韧性；在改善PC热氧老化性能方面，S2001和MR?502要优于M?577、M?732和M?722；在改善PC水煮老化和湿热老化性能方面，M?732、M?577和MR502要优于S2001和M?722。     

大型常压储罐罐壁沉降的谐波分析研究与应用

根据日常储罐罐壁沉降检测的数据,通过matlab谐波分析程序分析得到其实际沉降值,根据GB 50473—2008《钢制储罐地基基础设计规范》和SY/T 6620—2014《油罐的检验、修理、改建及翻建》来判定储罐罐壁的沉降值是否符合标准要求。分析结果表明:谐波分析法可以对储罐罐壁的沉降数据进行处理,SY/T6620-2014标准更适用于在役的储罐检验。     

基于图像识别技术的集团客户业务施工质检解决方案研究

当前运营商的集团客户业务施工质量检测主要采用人工检测的方式,该巡检方式存在人工巡检规程不统一、纸质巡检单易丢失、人工巡检效率低等痛点问题。为解决以上问题,对一种基于图像识别技术的集客业务施工质检的解决方案进行了研究。该方案将模式识别与智能系统技术与集团客户业务施工实际场景深度融合,并针对光缆分纤箱接地巡检的应用场景,采用线上化、智能化的巡检方式。有效地解决了当前人工巡检规程不统一、纸质巡检单易丢失、人工巡检作业效率低等核心问题,极大地提高了客户满意度和运营商品牌价值。     

煤矸石的活性激发与应用研究

本文利用低温煅烧、机械粉磨和化学复合3种方式对煤矸石进行活性激发研究,运用正交试验得出煤矸石-石灰-硫酸盐基本系统的优化配方;水泥-煤矸石注浆材料试验研究发现,活性激发后的煤矸石使注浆材料力学及工作性能得到明显改善,推广应用意义显著。     

基于OpenUPF的云网边协同方案的研究与实践

本文提出一种创新性应用于开放式UPF的网络编码技术，阐述了“云网边”一体化技术方案的基本架构、特性和应用效果。基于该云网边协同的组网方案，完成了OpenUPF的首个场外测试。最后，针对5G全连接工厂IT/OT融合的目标，提出了一种分布式多云存储和边缘侧编码网络技术方案。     

基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取

要提高脱机手写英文字母识别的识别率,关键是特征的提取与有效鉴别特征的抽取。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线。它较好地反映了数据分布的结构特征。首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析字母主曲线的结构特点的基础上,选择出用于字母识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写字母进行识别时,先用这些特征进行一级分类;对个别不能很好区分的相似字母用模糊数学方法进行二级模糊分类。所提方法在CEDAR手写体小写字母数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字母,提高手写小写英文字母的识别率,不但能为脱机手写小写英文字母识别的研究提供一条新途径,而且能为手写单词识别提供有用信息。     

不同水质特性及对茶类感官品质和L*a*b*色泽的影响

目的分析不同水质对茶类品质的影响,为泡茶用水的选择提供理论依据。方法采用电极法、电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)分析水质特性,采用感官审评和色差计法分析茶汤色香味品质和L~*a~*b~*色泽。结果纯净水p H 6.07,电导率1.06μs/cm,含微量金属离子,泡出的茶汤明亮,香味纯正;山泉水p H 7.42,电导率8.89μs/cm,含丰富的K~+、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),泡红茶、乌龙茶和白茶色香味品质最佳,泡绿茶滋味较涩,香气闷;矿泉水p H 6.42,微酸性,电导率17.86μs/cm,含氟化物和Na~+、K~+、Mg~(2+)、Al~(3+)、Fe~(3+)和Ca~(2+),泡出乌龙茶色香味品质最佳;自来水p H 7.63,电导率37.1μs/cm,含氟化物和Na~+、K~+、Mg~(2+)、Zn~(2+)、Fe~(3+)和Ca~(2+),冲泡各种茶色香味最差。结论纯净水是泡茶的最佳水源,山泉水和矿泉水更适宜泡发酵茶类,自来水对茶汤品质影响最大。     

基于Bi-GRU和Self-Attention模型的企业关系抽取

从大量非结构化的企业文本中抽取出结构化的企业关系,是建立企业知识图谱的基础工作。循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是当前关系抽取的主要方法。但是由于企业文本语法特征复杂,长程依赖明显,所以采用RNN的变形网络Bi-GRU来进行初步提取。Bi-GRU虽然考虑了长距离词的相关性,但提取特征不够充分。所以在已有基础上引入Self-Attention,使模型能进一步计算每个词的长程依赖特征,提高模型的特征表达能力。最后通过各种模型的实验比较,该方法相较只含Bi-GRU或其他经典模型,在企业文本的关系抽取性能有进一步提高。