助力企业复工复产 财政部或将继续出台减税降费政策

财政部税政司司长王建凡日前在国务院联防联控机制举行的新闻发布会上表示,财政部将根据疫情发展态势和宏观经济发展要求,对现有政策体系跟踪评估,及时完善政策。今后或将继续出台减税降费政策,更好地推动企业复工复产。为支持企业特别是中小微企业早日复工复产,近期财政部会同相关部门出台了一系列财税政策。在企业减负方面,除了落实税收减免政策外,最近又出台了社会保险费减免政策。在政府补贴方面,普遍放宽疫情防控期间中小微企业失业保险稳岗返还政策标准,加大失业保险稳岗返还力度。同时还加大职业培训补贴的支持力度,积极推进开展线上职业技能培训,对疫情防控期间一些中小微企业在停工期、恢复期开展线下或者线上培训的,也按规定纳入补贴范围。     

底板带压开采工作面并行电透视探测技术应用研究

汾西矿务局水峪矿部分工作面现已面临带压开采问题，受下伏奥陶系灰岩水害影响，工作面安全回采过程中的防治水工作难度增加，尤其是带压开采工作面底板灰岩水的有效探测变得异常紧迫与重要。为了解决底板带压开采工作面富水区的探测问题，水峪矿引入了并行电透视技术，并对相应工作面进行了探测应用。并行电透视技术相对于传统音频电透视技术具有仪器智能化控制发射接收切换、一发射点并行对应多接收点、仪器智能快速高效跑极施工的3项技术优势，可体现应用现场施工高效、实际探测效果可靠的技术特点。经过对并行电透视技术及探测应用效果分析研究，证明该方法技术领先，现场施工高效，实际探测结果可靠，实用性强。     

合肥轨道交通1号线及线网架大修维修策略研究

随着合肥轨道交通线路的陆续开通运营,各条线路的电客车将逐步进入架修期。通过对国内主要城市的地铁车辆架大修组织情况进行考察调研,并对不同的架大修维修模式的优劣势进行对比分析,结合合肥轨道线网规划、基地设置、设备现状、人员结构等实际情况,对合肥轨道交通1号线以及线网的车辆架大修维修模式进行全面研究,确定适合合肥轨道交通的架大修维修模式和策略。     

深埋矿体移动带三维圈定方法及应用

针对深埋矿山开采移动带二维圈定方法工作量大、精度低且难以满足日益增长的经济效益需求的问题，提出了一种深埋复杂矿体移动范围三维确定方法。结合沙岭金矿千米深井工程实例，在移动范围确定过程中，借助先进的3D建模技术获得三维矿山模型。该模型可以实现各类地质体的可视化，直观地展示其形态与产状，清晰地反映各构成因素间的相互关系。在3D模型中截取的特征剖面与经典移动带圈定岩移参数获取方法相结合，能轻松获得各特征剖面上的岩移参数值。通过给定的岩移参数值进而确定各特征剖面上的地表移动边界点，将各移动边界点连接即可实现矿山移动范围的圈定。研究结果表明，基于三维地质建模技术的移动带圈定方法合理可行，确定的纱岭金矿地表移动带能够兼顾安全生产与经济效益，为矿山生产开发奠定了有益基础，为类似矿山提供了有益借鉴。     

激振力偏离质心的振动床面数值模拟与研究

为了研究直线激振力偏离质心时振动床面的工作状态，从动力学分析入手，建立了直线激振力偏离质心时振动床面的力学模型，计算了转动角|结合EDEM，模拟了激振力通过质心、质心前方和质心后方三种情况的振动给料过程，得出并分析了不同情况对应的物料质量流率和颗粒对床面的压力。结果表明：激振力通过质心前方时对比通过质心时，出料端振幅上升，物料运行速度整体加快，并且床面压力分布更均匀，对入料端压力减小，有利于振动给料过程和延长床面寿命，与激振力通过质心后方时的情况相反。     

中宋水电站发电机分瓣定子结构设计

文章主要以中宋水电站发电机定子设计为例,介绍了典型的3分瓣定子在定子机座、定子铁心、定子线棒及汇流母线的结构技术特点,为类似结构形式的设计提供一定的借鉴。     

高盐高有机制药废水污泥电渗透高干脱水

为研究高盐高有机制药废水污泥的电渗透脱水效果，深入认识化学污泥的电脱水过程，本文采用电渗透高干脱水技术对经抽滤脱水的高盐高有机制药废水化学污泥进行深度脱水，考察了泥饼初始pH的改变对污泥电渗透高干脱水过程中阴阳极污泥的含水率、电流、电导率、pH、zeta电位与能耗的影响，验证了对高盐高有机制药废水污泥实行电渗透高干脱水的可行性，解析了化学污泥电渗透脱水过程的机制。结果表明，泥饼pH为2、3、4时，zeta电位为正值，电渗流反向流动，无法脱水；pH增至5时，zeta电位为负值，电渗流从阴极脱除，污泥含水率从53.2%降至44.8%，脱水效果最好；但pH增至6时，脱水量有所降低。污泥电导率随pH的增加而降低。pH为5时初始电流最大。脱水15min时，即污泥含水率降至45.5%时，能源利用率最高。     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析，获得脑电信号时频图；然后迁移学习AlexNet网络模型，调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别，将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示，最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果，得到SVM算法的平均特异性为8881%，灵敏度为8807%，准确率为8844%，证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt