Effect of casting speed on microstructure,corrosion behaviour and in vivo bone reaction of Mg-rare earth alloys

In this study, two casting speeds of 10 and 30 r/min were used in vertical twin-roll casting(TRC) to obtain Mg-rare earth(MgRE) alloys, and their microstructures, corrosion behaviours and in vivo bone reactions were investigated in detail. The results indicated that the roll-castings of TRC-30 r/min exhibited a finer grain size and higher volume fraction of non-crystallization than those in castings of TRC-10 r/min. Moreover, the results of electrochemical impedance spectroscopy(EIS) and potentiodynamic polarization indicated that the castings of TRC-30 r/min displayed a higher corrosion resistance compared with those in the castings of TRC-10 r/min. Animal tests showed that a higher degree of newly formed bone tissues was achieved by implants of TRC-30 r/min. Additionally, in vivo tests displayed that degradation properties of the TRC-30-r/min implants were better than those of the TRC-10-r/min implants; furthermore, the degradation layer was a two-layer structure, and P and Ca were enriched in the outer degradation layer. In summary, these findings elucidated that casting speed has a substantial effect on the microstructure and degradation property of Mg-based implants, and the degradation property performs better with increased casting speed.     

我国生物基及可降解塑料发展研究

在国家环保压力及国际国内双循环背景下,由于生物基及可降解塑料的优良特性,采用生物基塑料及可降解塑料制品是当前解决塑料污染问题的办法之一。目前我国生物基及可降解塑料存在回收体系不健全、与现有的循环再利用体系不兼容及生产成本较高的问题,需要从加强监管、正面引导及加快回收再利用技术的研发着手,加快我国生物基及可降解塑料的使用。     

基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法

针对当前电力公司面临的专变用户电费回收风险,提出一种基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法。对专变用户数据进行特征处理、特征构造与特征筛选,从样本分布和特征属性上优化模型的泛化性能;利用Stacking模型融合多个基学习器,构建专变用户电费回收风险识别模型。实验结果表明,相较于其他常用的分类算法,所提方法具有更优的精确率、召回率、P-R调和均值、AUC值以及模型泛化性能,对专变风险用户的识别率也更高。     

超声波在有机合成中的应用

超声技术在有机合成中的应用研究近20年来发展得非常迅速,超声可以使许多有机合成在较温和的条件下进行,提高收率或者缩短反应时间。综述了近20年来超声波在有机合成中的一些应用。     

基于对抗图卷积网络的链接预测模型

大部分的链接预测模型在挖掘节点相似性时过于依赖已知的链接信息,但在真实世界中,已知的观测链接数量通常较少.因此,为了提高模型的鲁棒性,需要提高解耦模型对链接信息的依赖并挖掘节点的潜在特征.文中考虑节点特征和链接之间的潜在关系,提出基于对抗图卷积网络的链接预测模型.首先利用节点间的相似性度量填充邻接矩阵中部分未知链接,缓解链接稀疏对图卷积模型的影响.再利用对抗网络深度挖掘节点特征和链接之间的潜在联系,降低模型对链接的依赖.在真实数据集上的实验表明,文中模型在链接预测问题上具有较好的表现力,在链接稀疏的情况下性能依旧较稳定,同时适用于大规模数据集.     

高职计算机网络实验课程思政的探索与实践

课程思政是目前高职院校进行思政教育工作的新模式,其实质则是在专业课程中挖掘思政教育资源。虽然目前关于课程思政如何融入专业课的研究较多,但是针对工科实验的课程思政尚不多见。为此,将工程伦理教育作为工科实验课程思政的新切入点,挖掘思政教育资源、设置考量点,探讨并实践了计算机网络实验课程思政的新模式。实践表明,工程伦理教育能够自然融入实验教学中,实现“三全育人”。     

在线哈希算法研究综述

在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类：基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。     

防误操作新型电力短路接地线的研制

挂接地线误操作导致的恶性误操作事故时有发生.提出了一种全新的智能化电力短路接地线,该接地线具备完善的报警功能,能有效避免带电误挂接地线或漏拆接地线合闸送电的误操作事故.     

基于信息融合的车辆运行异常程度检测

研究使用GA-FNN算法实时提取车辆监控中运行异常的问题. 利用遗传算法对全局信息的搜索特性, 筛选出有效的传感器信息作为模糊神经网络的输入, 通过模糊神经网络训练出模糊矩阵, 实时检测车辆运行的异常程度. 仿真结果显示GA-FNN算法在车辆实时监控系统中, 可以快速的检测出车辆的异常程度.     

漏电保护器投运难题的解决方案

分析剩余电流动作保护装置的常见故障,编制常见故障排查口袋书,采取简单易懂、能按图索骥的快速查找方法,破解剩余电流动作保护装置投运难题.