超疏水表面在金属防护中应用的研究进展

超疏水表面由于具有独特的微纳米粗糙结构和低表面能性质,能形成空气垫物理屏障层,减小材料表面与水或其他腐蚀介质之间的接触面积,因此被广泛应用于金属的腐蚀防护。首先简单介绍了超疏水表面的相关理论,主要包括Young氏方程、Wenzel模型和Cassie-Baxter模型。然后,归纳总结了三种制备超疏水表面的有效途径:在低表面能物质上构建微纳米级粗糙结构;先构建出具有微纳米级的粗糙结构,再对表面进行低表面能修饰;一步法完成低表面能修饰和微纳米级粗糙结构的构建。在此基础上,详细地综述了常见的超疏水表面(薄膜或涂层)在金属防护中的应用。进一步介绍了通过在超疏水体系中引入缓蚀剂的方式,构建具有主动防护功能的超疏水表面,并介绍了此种超疏水表面在金属防护中的应用。最后指出了目前的超疏水表面在制备工艺以及耐久性等方面存在的问题,并对其在金属防护领域的应用前景和发展方向作出了展望。     

多频段脑功能网络融合的阿尔茨海默病分类

将图论与机器学习方法相结合的阿尔茨海默病计算机辅助中,脑网络的构建大多是基于滤波去噪后的全频段BOLD信号匹配,忽略了不同脑活动信息的差异.因此,本文提出了一种多频段脑功能网络融合模型.首先将离散小波变换应用于BOLD信号中,得到不同频域下的体素信号,而后计算同频信号的相关性,获取不同频段下相关矩阵.而后计算所有矩阵的网络特征,在特征选择后基于SVM对患者进行分类.从实验结果可以看出,分频下的脑功能网络特征与未分频网络相比能在一定程度上提高分类的准确性;体素级网络由于可以更加详细的表达脑网络的变化,其分类效果要优于脑区级.     

阻燃OMMT/WPU纳米复合材料的制备及性能研究

采用端羟基聚丁二烯（HTPB）剥离层状有机蒙脱土（OMMT）为纳米片层,并与异佛尔酮二异氰酸酯（IPDI）、二羟甲基丙酸（DMPA）等单体通过原位聚合法制备了OMMT纳米片改性的水性聚氨酯（OWPU）纳米乳液及胶膜。利用小角XRD、TEM、DLS、EDS、TGA、LOI、CONE以及SEM对样品的结构和性能进行了表征。结果表明,HTPB剥离的OMMT纳米片的衬度均匀,完整性较好;改性后OWPU的乳液粒径增大,胶膜的弹性模量、热稳定性、抗熔滴性和阻燃性能均得到明显地改善,其中弹性模量可提高59.4%,热释放速率峰值可降低36.9%;燃烧炭渣表面形貌显示,瓦片状蒙脱土相互穿插形成了具有团簇结构的蒙脱土覆盖层。     

应用质谱扫描测定胸腺肽相对分子质量

目的 精确测定胸腺肽相对分子质量分布。方法 采用质谱扫描法。结果 3批胸腺肽相对分子质量均在2000～4000,无10 000以上的大分子蛋白。结论 本方法灵敏度高,可直观地测定胸腺肽相对分子质量分布状况,为控制胸腺肽质量提供了新的检测方法。     

京港澳高速对老王坡滞洪区的影响分析

老王坡滞洪区位于河南省驻马店市西平县境内,京港澳高速漯河至驻马店段南北贯穿其中,区内路基长8.80 km、高2.50~5 m,跨淤泥河桥长210 m,其余16座桥涵共长407 m。漯驻段高速于1999年开工建设,2001年建成通车,当时并未开展防洪影响评价工作,文章通过建立一、二维耦合数学模型,模拟京港澳高速建设前后两种工况下的50 a一遇设计洪水淹没演进过程,对滞洪区最大滞洪量、滞洪水位、淹没面积和退水时间方面进行对比分析,以了解京港澳高速修建对老王坡滞洪区运用产生的影响。     

碳晶柔性电热膜的制备与性能研究

以碳晶为填料制备环氧树脂基电热涂料,进而制得碳晶发热聚氨酯薄膜。对碳晶进行了X射线衍射分析、扫描电镜等测试,分析了碳晶电热涂料的体积电阻率、电热膜的电热性能及碳晶电热膜传感阵列网格尺寸与最高发热温度的关系。结果表明:6k碳纤维球磨24 h得到的碳晶最优;在碳晶含量为60%时,制备的聚氨酯薄膜电热转换效率最高,可达90%。     

高校大学生网络信息安全教育探索与实践

在我国,加强大学生的网络信息安全教育势在必行。该文首先对网络信息安全现状进行分析,在此基础上对信息安全与防护策略进行研究,最后针对大学生日常学习和生活中网络信息安全方法和手段进行探索。     

大学计算机基础实验教学改革探索与实践

论文首先对当前大学计算机基础实验教学存在的主要问题进行研究与分析,并对现有教学方式进行改革与探索,包括增加实验考核权重、实验内容的设置、根据不同学生群体开展分级教学,以及网上实验教学园地等。实践表明,改革后的实验教学效果得到了明显提升。     

Bayesian方法在建筑物检测中的应用研究

笔者以Bayesian网络作为工具,研究建筑图像中建筑物的识别问题.首先使用边界检测提取直线特征,生成二维假设.面对平行四边形空间中众多的假设,构建并使用Bayesian网络对已有假设进行选取,最终得到有用的建筑物信息.     

民航旅客行程状态推断方法研究

现有的民航旅客行程状态推断的相关方法不能对旅客历史行为序列中远距离项的依赖关系建模,且忽略了行程子结构,为此提出一种新的模型来推断旅客行程状态。首先通过图神经网络挖掘出行序列任意机场间的转移模式;其次,构造层次注意力依次在机场级别和行程级别捕获旅客的短期和长期出行偏好;最后融合旅客的短期和长期出行偏好进行分类。实验结果表明,图神经网络的消息传递机制突破了距离的限制,有效捕获了旅客出行序列中任意机场间复杂的关系,模型在多项性能指标上效果很好,构建的图神经网络和注意力机制结合的方法可获得更好的性能;另外,结合实际的应用场景,融入了额外的特征进行信息补充取得了更好的推断效果。