基于超混沌双向认证的医院财务信息安全加密系统设计

由于医院财务信息中需要加密的数据较多,在信息加密过程中常出现系统稳定性差的r问题,为此将超混沌双向认证方法应用到医院财务信息安全加密系统设计中.实验证明,所设计的基于超混沌双向认证的医院财务信息安全加密系统比传统系统稳定性强.     

高熵形状记忆合金的研究进展

高熵形状记忆合金是在等原子比NiTi合金的基础上,结合高熵合金的概念,逐渐发展起来的一种新型高温形状记忆合金。近年来,已开发出了综合性能优异的(TiZrHf)50(NiCoCu)50系和(TiZrHf)50(NiCuPd)50系高熵形状记忆合金,引起了广泛的关注和研究兴趣。本文从物相组成、微观组织、马氏体相变行为、形状记忆效应和超弹性等角度出发,综述了高熵形状记忆合金的研究进展,并对高熵形状记忆合金未来的研究重点进行了展望。     

600MW机组锅炉后屏过热器泄漏原因分析和预防

某电厂600 MW直接空冷机组锅炉后屏过热器泄漏停机处理完成后启动再次泄漏.通过检查和分析,后屏过热器第1次泄漏是由于异种钢焊口焊接质量差,第2次泄漏是由于第1次泄漏停机后未采用热炉带压放水和第2次启动过程中操作不当,导致后屏过热器形成水塞,造成局部短时过热爆管,并提出了消除方法和预防措施.     

IPA赋能数智化转型探索及趋势分析

本文基于数智化经济时代特征，重点介绍了机器人流程自动化RPA与机器人流程智动化IPA的定义和技术内涵，结合中国移动IT现状与自研磐匠IPA平台，分享了中国移动数智化转型探索，并深入分析了IPA技术与应用的未来发展趋势。     

建筑 XPS板表面超疏水涂层的电沉积制备及其耐蚀性能研究

为了提高建筑用挤塑聚苯乙烯泡沫塑料（ XPS）板结构表面疏水能力，采用电化学氧化方式在 XPS板表面制备超疏水涂层结构，并对制备参数进行了优化，同时表征了超疏水涂层结构及其腐蚀性能。结果表明：提高苯三腈加入量后，接触角先增大后降低，加入 40 mg/L的苯三腈时，形成153. 9°的最大接触角，滚动角减小到 5. 8°；提高电沉积电压和延长电沉积时间后，接触角先增大后降低，控制电沉积电压为 8V和电沉积时间 12 h，可获得粗糙度较大的超疏水表面。超疏水处理后的 XPS板试样表面形成了许多外形尺寸与分布形态均匀的突起，并产生了明显凹坑。超疏水处理后的 XPS板具有更高的自腐蚀电位，对 3. 5% NaCl溶液产生更强耐蚀作用，提升了阳极与阴极耐蚀能力。     

临兴区块新型储层保护钻井液技术研究与应用

临兴区块地层非均质性强,具有低孔、低渗、低温、低压的特点,需要后期压裂改造,才能实现工业化气流.随着该区域的钻井数量逐渐增多,储层伤害问题日益突出,笔者对地层进行了敏感性分析,在此基础上,研制了超双疏剂,并对其性能进行了评价.结果表明:超双疏剂能够使岩心孔喉表面润湿性由亲水亲油向疏水疏油转变,有效降低低渗储层发生自吸水锁概率,达到保护储层的目的;同时,3％质量分数的超双疏剂比传统的抑制剂KCl和聚醚胺等具有更好的抑制性能.现场应用表明,加入超双疏剂后的钻井液黏度低、切力高、老化前后性能稳定,应用双疏钻井液体系后现场平均机械钻速提高32.33％,井眼扩大率降低33.89％,作业井日产量平均在35973.5 m3/d.     

8K超高清复合测试图与测量方法研究

在介绍8K超高清显示系统技术现状的基础上,详细介绍8K超高清复合测试图的参数指标、关键要素及测试内容,研究8K超高清显示设备的关键光学指标的测量方法.     

超重力强化处理硝基苯类废水的研究进展

硝基苯类化合物广泛存在于火炸药、石化、染料等行业，在其生产过程中产生大量硝基苯类废水，因其结构稳定、毒性大、可生化性差等特点备受广大科技工作者关注。传统废水处理方法存在传质受限、处理效率低等问题，利用超重力技术强化处理硝基苯类废水成为一种新的颇具潜力的方法。本文综述了超重力强化物理法、还原法、臭氧高级氧化法等处理硝基苯类废水方法研究进展，包括强化传质过程、材料制备、催化降解等方面，并对超重力强化处理硝基苯类废水放大过程中应关注的关键问题以及今后对优化结构、延长液体停留时间的研究方向进行了阐述和展望。     

基于模态局部化的可调式压电驱动谐振质量传感器的设计

该文提出了一种基于模态局部化现象来检测外部质量扰动的可调式压电驱动谐振质量传感器,质量传感器的检测结构由两个不同长度的悬臂梁通过机械耦合梁连接。首先利用哈密顿原理对压电驱动下的非对称谐振元件进行理论建模,采用伽辽金方法求解,得到前两阶模态下的振动特性;理论求解所得固有频率与COMSOL仿真分析、实验数据基本一致。实验研究表明,无调谐质量的谐振器检测范围为2~10 mg,添加调谐质量后的谐振器检测范围提高至1~13 mg,质量检测的分辨率也得到优化。此外,对传感器的结构进行非线性分析研究发现,超谐振动下的谐振器检测灵敏度提升了80%,这为非线性谐振传感器的设计提供了基础。     

基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络

基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数，这将增加网络的深度，使得运行网络花费大量的时间，从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题，本文设计一种轻量级超分辨率网络，对中间特征的关联性及重要性进行学习，且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先，引入层间注意力模块，通过考虑层与层之间的相关性，自适应地分配重要层次特征的权重。其次，使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息，以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明，本文设计的网络与其他轻量级模型相比，有更小的网络参数量，并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。