基于深度学习的混合兴趣点推荐算法

针对现有兴趣点推荐的初始化和忽视评论信息语义上下文信息的问题,将深度学习融入推荐系统中已经成为兴趣点推荐研究的热点之一。该文提出一种基于深度学习的混合兴趣点推荐模型(MFM-HNN)。该模型基于神经网络融合评论信息与用户签到信息来提高兴趣点推荐的性能。具体地,利用卷积神经网络学习评论信息的特征表示,利用降噪自动编码对用户签到信息进行初始化。进而,基于扩展的矩阵分解模型融合评论信息特征和用户签到信息的初始值进行兴趣点推荐。在真实签到数据集上进行实验,结果表明所提MFM-HNN模型相比其他先进的兴趣点推荐具有更好的推荐性能。     

醇改性负载钛系催化剂用于1,3-丁二烯的聚合

以不同种类不同用量的醇改性TiCl4／MgCl2催化丁二烯聚合。结果表明,与改性前催化剂合成的高结晶度硬塑料状反式聚丁二烯不同,改性催化剂制备的聚丁二烯为低结晶度的弹性体,其乙烯基质量分数已达到中乙烯基聚丁二烯的范畴,反式-1,4-结构质量分数仍高于50％,顺式-1,4-结构质量分数基本低于10％。随醇用量的增加,乙烯基质量分数可进一步提高。     

餐饮空间照明设计

随着时代的进步,人们在就餐的同时不仅要享受美食,与此同时也在追求一种生活的高品质。灯光是餐厅空间的重要因素之一,它可以影响消费者的就餐心理感受,从而直接影响到餐厅的经营情况。在餐饮空间照明设计中,设计师要精心于对光环境在整个空间设计中的把握,通过照明设计可以打造舒适的就餐氛围,从而使得整个餐厅的风格和主题能够协调合理。     

新型轮胎包装机的设计

为提高轮胎的包装质量,设计了采用透明热塑薄膜进行轮胎包装的轮胎包装机.文中介绍了轮胎包装机的工作原理、控制过程以及各机构的主要特点.     

不同温度下 BZ-11准贝氏体钢性能与组织的研究

研究了准贝氏体钢和20钢在不同温度下的组织和力学性能。结果表明，BZ-11准贝氏体钢在20～450℃的抗拉强度变化不大，超过450℃随着拉伸温度的升高变形抗力减少；在900℃拉伸时，准贝氏体钢变形抗力与20钢变形抗力相当，说明准贝氏体钢具有良好的高温变形能力。     

α-二亚胺镍催化剂催化乙烯溶液聚合的性能北大核心

合成了4种不同结构的配体及6种α-二亚胺镍金属配合物,并表征了配体及配合物的结构。结果表明:所合成的配合物显示出较高的活性和优异的热稳定性;以甲基铝氧烷为助催化剂,甲苯为溶剂,聚合温度为100℃时,配合物Ni3的活性可达3.45×10~6 g/(mol·h);配体结构对催化剂活性和所得聚合物的结构具有较大的影响;用配合物Ni1制备的聚合物的重均分子量为1.8×10~4;采用具有较大位阻的配合物Ni3可得到更高相对分子质量的聚合物。     

正辛醇改性负载钛催化剂聚合丁二烯的动力学研究

以n（正辛醇）／n（Ti）=30改性TiCl4／MgCl2催化剂合成中乙烯基聚丁二烯，考察了聚合温度为40～70℃时该催化剂催化丁二烯（Bd）溶液聚合动力学。结果表明：单体转化率低于40％时显示稳态特征；n（Al）／n（Ti）为．30-80范围内，体系的稳态聚合反应速率方程式为：Rp=kp[Ti]0^0.7[Bd]，本聚合体系的表现活化能为31．3kJ／mol。     

改性负载钛催化剂合成丁二烯的聚合动力学

研究了以n(C8H17OH)/n(Ti)=35的醇改性负载钛催化剂聚合丁二烯的动力学。实验结果表明:在单体转化率低于40%时聚合反应呈稳态特征;n(Al)/n(Ti)为40~80范围内,体系的稳态聚合反应速率方程式为Rp=kp[Ti]0[Bd]。改性的负载钛催化剂合成丁二烯,反应体系表观活化能为30.28 kJ.mol-1,指前因子A=4.3×103h-1。     

中小型企业园区网络设计与实现

通过对中小型企业园区网络建设现状的分析,结合一个典型的企业园区网络建设的实际案例,阐述了根据某企业的需求为该企业园区网络建设制定的设计方案和实施方案,包括：网络拓扑结构设计、设备选型分析、IP编址方案设计、综合布线设计等方面。并就中小型企业园区网络建设提出一些有特点的建设思路。整个方案较好地解决了实用性、先进性、可管理性的平衡问题,实现了整个企业园区范围的联网。