河南东沟钼矿2万t/d选矿厂生产实践

文章从项目背景、矿石性质、工艺流程和设计特点等方面,全面介绍2万t/d选矿厂的生产工艺流程设计。通过3 a多的生产实践,总结工艺中给矿部分、磨矿部分和浮选部分等遇到的问题以及改进措施。目前2万t/d选矿厂的工艺运行稳定,设备运转良好,实现了达产目标,体现出SABC工艺的规模效应,以期对今后类似工艺设计提供借鉴意义。     

真空平板玻璃激光封接气孔控制研究

为了探究激光焊接真空平板玻璃封接层气孔的产生机理，利用扫描电镜、自带能谱仪、X射线衍射仪和金相显微镜等手段，进行了真空平板玻璃激光侧边封接试验，研究了激光功率和焊接速率对封接层气孔的影响，分析气孔产生的原因。结果表明, 真空平板玻璃封接层出现了数量较多、大小不一、相互不连通的孤立气孔，位于颗粒的交界处，主要是由焊料颗粒间的残余空气引起的; 在焊接速率为2mm/s和离焦量为-2mm的条件下，过低或过高的激光功率都不利于减少封接层的气孔缺陷，激光功率为80W(能量密度为80J/mm2)时，封接层组织形貌好，封接层封接质量佳; 在激光功率为80W和离焦量为-2mm的条件下，较低的焊接速率将有利于减少封接层的气孔缺陷，焊接速率为1mm/s(能量密度为160J/mm2)时，封接层组织形貌好，封接层封接质量佳。此研究可为真空平板玻璃的激光封接制造提供理论依据。     

膨润土掺量对自密实混凝土强度及变形能力的影响

基于混凝土的抗压试验,研究了膨润土掺量对自密实混凝土抗压强度和弹性模量的影响。试验中膨润土掺量分别为胶凝材料总体积的0%、2. 5%、5%、10%、15%、20%、30%、40%和50%。结果表明:当膨润土掺量不超过5%时,抗压强度随着掺量的增加而增大;膨润土掺量超过5%时,抗压强度随着掺量的增加而减小。当膨润土掺量超过2. 5%时,随着掺量的增加,弹性模量逐渐降低。此外,当膨润土掺量不超过10%时,模强比随着掺量的增加而减小;当掺量超过10%时,模强比开始逐渐增大。自密实混凝土中膨润土掺量宜控制在胶凝材料总体积的5%～15%。     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。     

基于横向光电效应的火炮身管直线度检测系统研究

为实现对火炮身管直线度的量化检测,设计一种测量方法采用横向光电效应、内膛定位使用双滑块式自定心机构、电气控制使用PLC、检测软件基于LabVIEW的火炮身管直线度检测系统。在检测软件中通过倾角传感器采集数据对位敏传感器(PSD)位置进行修正后,PSD与位移传感器输入计算机中的数据根据直线度计算理论计算得到身管直线度的实际变化情况,最后采用最小二乘法对其误差进行评定。系统集精密机械技术、传感器技术及光电检测技术为一体,其中PSD的重复检测精度达到5μm,检测元件在定心精度为±7.86μm的机械结构装载下实现火炮身管直线度的高精度检测,可对我军口径在122～155 mm范围内的约25种制式火炮身管进行检测。     

基于自组织理论的非法人职教集团章程建设

基于自组织理论的视角,分析职教集团各个成员如何相互合作形成现有的空间结构、时间结构和功能结构。在此基础上,提出非法人职教集团组织章程的基本功能和主要内容,以及完善职教集团章程建设的相关建议。     

变分自编码器模型综述

变分自编码器（VAE）作为深度隐空间生成模型的一种，近年来其表现性能取得了极大的成功，尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一，可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射，进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状，并就此做了总结和对比，最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战，并就可能的发展趋势做了展望。     

基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法

为了进一步提高谎言语音检测的准确率，提出了一种基于栈式去噪自编码器的语音测谎算法(SDA-SVM)，该算法 首先采用OpenSMILE提取了 384维语音特征，然后构建了两层去噪自编码网络对语音特征进行变换加工，最后，采用SVM分类器对语音是否为谎言进行分类识别，所用语音来源为CSC测谎语料库，实验结果显示:相比传统的SVM分类，所提算法的检测准确率至少提升1.85％。