基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

下扬子地区下志留统风暴沉积特征及风暴作用对泥页岩品质的影响

近年来在下扬子地区页岩气地质调查井所获取的地层岩心资料，揭示该地区下志留统风暴沉积较为发育。基于精细的岩心观察描述，详细分析了下扬子地区下志留统高家边组下段中上部风暴沉积的特征，并阐明了风暴作用对泥页岩的影响。研究表明：研究区风暴岩岩性偏细，以粉砂岩为主，石英含量较高，结构成熟度较低，具2种不同的粒度概率曲线；主要发育底部冲刷面、块状层理、平行层理、丘状交错层理、波纹交错层理、准同生变形构造等沉积构造；垂向上主要识别出4种风暴沉积序列，均具有从底到顶粒度变细的沉积特征，不同的沉积序列与风暴流能量的强弱有关。下扬子地区早志留世频繁的风暴活动与研究区的古地理背景和古气候条件具有内在联系。特大型风暴对浅海陆棚深水区的细粒泥质沉积物特征产生重要影响，包括降低有机质含量、减少单层厚度、破坏垂向连续性、改变原始沉积构造和侧向稳定性等，总体上降低了泥页岩的品质。因此，研究认为在页岩气的勘探和评价过程中应重视风暴因素对陆棚深水区原始泥质沉积物的影响。     

低温复合相变材料正辛酸-癸酸的制备及性能分析

将正辛酸(OA)与癸酸(CA)按比例混合制备二元复合相变材料OA-CA,用于相变温度2～8℃的医药冷藏运输系统中。首先通过理论计算预测了二元混合物的共晶点,确定它的共晶点比例、相变温度及潜热值,然后围绕共晶点比例配制6种不同比例的混合物。结果表明:OA-CA的过冷度为0.4℃、共晶点质量比为71∶29、相变温度为1.7℃、相变潜热为122.1J/g、热导率为0.3231W/(m·K)。对OA-CA低温复合相变材料进行100次循环蓄放冷实验,发现其相变温度、潜热值、热导率均未发生明显变化。     

积蓄力量 应对挑战

和汽车行业的许多同行一样,福斯润滑油(中国)有限公司在2019年面临严峻的外部市场环境。回顾2019年,无论是在传统的燃油汽车领域,还是在大家普遍看好的新能源汽车领域,产量都在下降,市场和需求也在萎缩。     

葛洲坝水利枢纽泄水建筑物进水口冲磨与修复

葛洲坝水利枢纽工程已运行20余年，近年水下检查中发现泄水建筑物进水口存在不同程度的冲磨，有些已威胁到建筑物安全运行，分析冲磨原因和探讨修复材料和手段是非常重要的，本文就此问题提出一些看法和建议供参考。     

中关高校教师聘用制度的比较与思考

文章对中美高校教师聘用制度进行了比较，分析了我国高校在教师聘用制度的一些不足及其产生的原因，并结合中国高校的情况，指出了在我国教师聘用制度改革过程中应研究和借鉴美国教师聘用制度的一些好的经验。     

各类高清显示产品的名词辨析

对于很多有购买力、同时又是数字电视的拥护者来说，渴望自己能早日拥有一台“准斤足两”的、图像质量真正达到高清重播要求的电视机，是一件很自然的事情。然而，这类产品市场的复杂性，却又决非以一二句话可以说清的。当诸多真高清和假高清，以及准高清电视机共处在一起的时候，很容易使消费者心生不辨牛马的感觉。因此，我们在此专辑中，特意给大家准备了一组关于高清电视机的名词辨析（也可理解成为名词解释）。请记住，只有完全符合高清技术内涵、且能真正体现出高质量图像还原水准的电视机，才能被称为“高清电视机”。而除此之外的产品，不管其广告上说得如何天花乱坠，     

利用测井资料求取储层孔隙结构特征参数

储层的孔隙结构是储层评价的重要内容，孔喉蜂点半径是表征孔隙结构的重要参数。借助对松辽盆地太东地区的砂岩样品压汞测试资料及物性数据的分析研究，通过毛管曲线拟合，建立了储层蜂点半径预测模型。同时，利用测井资料，采用神经网络方法求取储层物性参数解决了在一个地区，部分井因缺乏压汞测试样品或岩芯资料给储层孔隙结构研究带来的困难。应用该模型对肇35区块的井进行解释，获得该区孔喉参数的空间分布特征，为储层的平面非均质性研究提供了依据。