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2.
采用聚多巴胺接枝化学镀铜方法在316L不锈钢表面制备载铜聚多巴胺涂层,使用扫描电镜、原子力显微镜、X射线光电子能谱、电感耦合等离子体质谱仪等手段表征其表面形貌、成分和铜离子释放量并将其与细菌和细胞共培养,研究了涂层的抗感染、抗结石性能和生物相容性。结果表明,载铜涂层的厚度为27 nm,分布均匀,其中的铜以Cu、CuO和Cu2O的形式存在。将涂层在人工尿液中浸泡14 d,铜离子每天的释放量接近。将涂层分别与大肠杆菌和金黄色葡萄球菌培养24 h后,抗菌率为96.2%和95.9%。在金黄色葡萄球菌悬液中浸泡30 d后在涂层表面沉积的钙离子和镁离子含量分别为48.7 mg/L和235.3 mg/L,明显低于对照组。细胞增殖实验的结果表明,这种涂层无细胞毒性。 相似文献
3.
4.
覆盖问题是无线传感器网络中的重要问题.覆盖问题的解决对于传感器网络中的数据收集、数据聚集、数据查询、数据挖掘等应用具有重要的意义.近年来,研究者们针对不同拓扑结构的无线传感器网络中的不同类型的覆盖问题展开了研究.本文将针对现有覆盖问题的算法进行总结,并对现存算法所存在的问题进行分析. 相似文献
5.
作为模式识别最基本的分类方法之一,聚类在各个科学领域的数据分析中都扮演着重要的角色.然而随着大数据的出现,聚类分析在前沿发展中不断地面临着计算复杂度和计算成本等新的问题和挑战.通过研究k-means聚类算法的时间复杂度O(nk),针对迭代过程中大量的最近邻计算和其特殊场景,引入KD树作为索引,提出了基于单KD树的近似近邻算法和基于多KD树的交叉搜索算法.将k-means聚类算法的时间复杂度降为O(nlog k),并通过实验验证,基于多树的交叉搜索算法具有与k-means聚类算法相当的聚类质量. 相似文献
6.
提出一种基于统计学相关性分析的多维时序异常数据检测分析方法,以对检测中表现为异常的数据进行溯源:对反映系统故障的数据和传感器质量问题的数据进行分类,进而识别出真正的系统故障,避免误检.首先根据相关关系构建时序相关图,再进一步归纳为时序相关环模型,通过在时序相关图上搜索并确定时序相关环的过程,提取时序相关环中的特征,得到时间序列相关性集合.进而利用时间序列相关性集合进行时序数据异常来源检测,根据检测结果评估时序传感器数据对应的系统故障的几率.在真实的工业设备传感器序列数据集上进行大量实验,实验结果验证了该方法在高维时序数据的异常检测任务上的有效性.通过对比实验,验证了该方法从稳定性和效率上优于基于统计和基于机器学习模型的基准算法,时间序列的维度越高,该方法较基准算法的提升越明显.该方法通过对多维时序数据相关性知识的挖掘,既节约了计算成本,又实现了对多维异常数据来源的精准识别. 相似文献
7.
为了解决认知无线传感器网络(CRSN)中公共控制信道受限问题,在不使用公共控制信道情况下,减少信道冲突,提高CRSN的通信效率和频谱适应性。本文提出了一种分布式的Rendezvous信道跳频算法SRP,该算法通过调整步长,动态生成逻辑跳频序列,根据信道的使用概率,将逻辑序列映射到物理信道,实现节点间的信道Rendezvous,算法支持时钟同步和异步模型,保证了节点间的有效通信。通过理论证明和实验对比分析,验证了SRP算法在最大相遇时间(MTTR)和平均相遇时间(ATTR)上优于其他算法。 相似文献
8.
对经-120℃和-150℃深冷工艺处理的W6Mo5Cr4V2高速钢进行了硬度及摩擦磨损性能测试,并用扫描电镜分析了其显微组织与磨损形貌。深冷处理使高速钢硬度和耐磨性能得到提高。随深冷温度的降低,性能改善明显,经循环深冷处理试样的性能均好于一次长时间深冷处理试样,-150℃温度下经3次1 h深冷处理试样的性能最优。结果表明,高速钢性能改善的主要原因是深冷处理可促进试样中残余奥氏体向马氏体转变,同时,高速钢组织中析出的大量碳化物在摩擦磨损过程中作为硬质颗粒可提高耐磨性能。循环深冷处理过程中过冷度一直存在,每次循环过程都可促进残余奥氏体转变为马氏体,促进基体马氏体上析出细小的碳化物,从而提高高速钢的性能。 相似文献
9.
平整是冷轧带钢生产的重要工序,其可以消除带钢的屈服平台,提高其成形性能和质量。但平整液可诱发冷轧带钢表面黄斑缺陷的产生。采用扫描电镜和电化学分析手段,分析了冷轧带钢表面黄斑缺陷特征及其形成机制。结果表明:冷轧带钢表面平整黄斑缺陷的主要成分为铁氧化物,其产生过程与冷轧带钢表面电位和裂开的氧化膜电位差值有关。在平整液作用下,冷轧带钢表面氧化膜破损处可形成新的氧化膜,其生成速度越快,越有利于降低平整黄斑缺陷的发生率。平整液中添加剂磷酸盐和钼酸盐可以提高冷轧带钢表面氧化膜的生成速度,从而避免黄斑缺陷的产生。 相似文献
10.
计算图的互模划分在许多应用领域中起着至关重要的作用.图中两个点是互模的当且仅当这两点具有相同的特征.随着图数据规模的增大,传统的运行在单机上的互模划分算法面临着越来越大的挑战,分布式算法以及并行算法则成为提高图计算可扩展性的重要途径.最近研究人员提出两种基于MapReduce计算模型的分布式互模划分算法,算法均计算图的局部互模划分.采用MapReduce计算模型的分布式互模划分算法具有网络通讯代价高昂的问题,每次MapReduce迭代操作均会将整个图中所有点边的状态通过网络传输,重新为点边分配计算节点,但实际上计算点的局部互模划分特征仅需要局部信息.以此为研究出发点,本文提出了基于分布式图数据处理平台的互模划分算法,仅使用点的局部信息来计算其特征,进而提升计算效率.经过实验验证,本文算法可以大幅度减少算法执行过程中的网络数据传输量.在包含数亿边大图上的实验表明,在未经图的预处理的情况下,本文算法的时间效率提升了7~16倍,有效的解决了MapReduce计算模型带来的网络通讯代价高昂的问题. 相似文献