LaCrMnNiO系热敏陶瓷的微观结构控制

通过对不同配方、工艺下的ＬａＣｒＭｎＮｉＯ系热敏陶瓷的微观结构研究，指出材料的相组成对其宏观电性能的影响，并提出了通过复合工艺利用“过渡相”的形成，对材料的“最终相”加以控制的方法。文中列出了使用ＸＲＤ及ＸＰＳ手段对材料微观结构的分析结果及有关电性能的测试数据。     

纳米技术的研究现状与将来

纳米科学技术将成为２１世纪最重要的高技术之一。纳米技术的最终目标是直接操纵单个原子和分子，制造量子功能器件，从而开拓人类崭新的生产生活模式。文章评述利用电子束、离子束的精细技术和ＳＴＭ原子操纵技术的研究现状，介绍原子层蚀刻，单层抗蚀剂自形成蚀刻，纳米自然蚀刻和电子束全息纳米蚀刻等高技术前沿动态，展望纳米技术的发展前景。     

Software for dynamic reconfigurable order picking systems

This paper describes an approach, conceptual framework, and software architecture for dynamic reconfiguration of the order picking system. The research and development project was sponsored by the Material Handling Research Center (MHRC), a National Science Foundation sponsored Cooperative Industry/University Research Center. The storage configuration is assumed to be an in-the-aisle order picking system in which stockkeeping units (SKUs) can occupy variable capacity storage locations and stock-splitting is allowed among zones (clusters). The product mix may include multiple product families with different life cycles, correlated demand within families and commonality of demand across families.     

多级脉冲深穿透射孔技术

目前国内较先进的射孔工艺是增效射孔和三相流射孔,这2种射孔工艺均存在射孔深度和造缝深度浅的问题,尤其是对低渗油藏和纵向渗透率远大于横向渗透率的油藏,此造缝深度并不能满足油田生产的需要.介绍了一种新型的射孔技术,它是一种能进行深度射孔造缝的多级射孔技术,利用三级推进剂燃爆时产生峰值不连续的高温、高压气流,形成多级脉冲,多次冲击射孔孔眼前沿的裂缝,使其有效延伸至地层深处,从而较单独的射孔更能有效地增加油气产量.通过地面水泥靶的试验,证明了该射孔器的延缝功能和安全性;通过塘32等井的现场试验,证明该射孔技术对污染地层解堵有显著效果,可明显地降低地层破裂压力.     

媒体网关控制技术及其在Alcatel 5020 MGC中的应用

分析了目前公用交换电话网(PSTN)中存在的问题和下一代网络(NGN)的优越性,分析了NGN中的关键技术媒体网关控制技术,探讨了媒体网关控制技术在Alcatel5020MGC中的实际应用,讨论了Alcatel5020MGC的软硬件系统架构。最后强调了在PSTN向NGN发展过程中基于演进产品的方法的重要性。     

匿名技术的研究进展

对匿名技术的研究情况进行了综述。统一给出了关联性、匿名性、假名等概念,探讨了Crowds、洋葱路由、Mix nets等匿名通信的实现机制,介绍了有关的研究进展,指出了匿名性度量、环签名和群签名等匿名签名算法、匿名应用中信赖的建立等技术中需要进一步研究的问题。     

连续蒸煮器内洗涤结合器外扩散洗涤的应用

连续蒸煮器内洗涤结合器外扩散洗涤，具有洗涤时间长、洗涤效率高、提取黑液浓度高、浆层厚度均匀、浆层结构组织和浓度一致等特点，运行可靠，易于自动化控制，实现了洗涤用水的封闭循环。     

提高油田集输系统可靠性的研究

应用现代可靠性理论,从设计、工艺、技术等方面对油田集输系统进行了可靠性探讨,提出了增强系统可靠性的措施。     

建筑节能发展缓慢的原因及其对策

我国实施建筑节能已近10年，但仍然只停留在试点、示范的层面上，尚未扩大到整体．分析了造成建筑节能发展缓慢的原因，并提出了推行和普及建筑节能的对策．     

Non-redundant data clustering

Data clustering is a popular approach for automatically finding classes, concepts, or groups of patterns. In practice, this discovery process should avoid redundancies with existing knowledge about class structures or groupings, and reveal novel, previously unknown aspects of the data. In order to deal with this problem, we present an extension of the information bottleneck framework, called coordinated conditional information bottleneck, which takes negative relevance information into account by maximizing a conditional mutual information score subject to constraints. Algorithmically, one can apply an alternating optimization scheme that can be used in conjunction with different types of numeric and non-numeric attributes. We discuss extensions of the technique to the tasks of semi-supervised classification and enumeration of successive non-redundant clusterings. We present experimental results for applications in text mining and computer vision.