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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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通过在丁苯橡胶(SBR)中填充国产环保型芳烃油得到了环保型橡胶SBR1723,利用GPC、DSC、DMA、流变测试、力学性能测试等方法将其与填充普通高芳烃油的SBR1712进行了结构与性能的对比。实验结果表明,SBR1723混炼胶与SBR1712混炼胶的门尼黏度、硫化特性、拉伸强度、动态力学性能等差异不大,但SBR1723混炼胶的流动性和基础性能较好,硫化后所得硫化胶断裂伸长率高、耐磨性较好。对以上述橡胶为胎面胶主体制备的轮胎进行实车使用测试,发现采用SBR1723制得的轮胎在舒适性、干地操纵性、加速度性能和油耗等方面具有优势。SBR1723可以直接替代SBR1712使用,具有环保优势,适合应用于绿色轮胎的生产中。 相似文献
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目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。 相似文献
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图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。 相似文献