微纳米气泡形成羟基自由基的研究进展

从微纳米气泡溶液中是否可以产生·OH、·OH的鉴别方法、·OH的生成机理以及强化·OH的生成等几个方面论述了微纳米气泡溶液中生成·OH的研究进展。电子自旋共振技术和荧光分光光度法作为检测·OH的2种技术,均存在一定的误导性,对于荧光分光光度法,最重要的就是排除H2O2的干扰。此外,目前要获得含有高浓度·OH的微纳米气泡溶液,使用氧气气源是前提,且可通过超声空化或使用铜作为催化剂等进一步增强·OH的生成。虽然机理问题尚未明确,但微纳米气泡技术已在农业、养殖业和废水处理等领域有了广泛的应用,并展现出良好的应用前景。     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

试论市政工程施工质量控制

市政工程是一个城市生存发展以及平稳运行的物质基础。我国一直以来都对市政设施建设工程非常重视,但在市政工程施工过程中,或多或少的存在一些问题,这就导致市政工程的最终质量难以令人满意,针对这些问题,本文笔者提出了如下对策。希望有益于控制施工质量。     

深海鱼油精炼真空系统的应用实践

通过深海鱼油精炼生产线的实践,对鱼油精炼工艺流程进行简介。根据工艺特点,对真空系统进行了选型及应用实践。生产实践表明该真空系统满足工艺要求,产品指标优于国标一级精炼鱼油要求,具有较好的推广意义。     

已燃煤矸石路基填筑颗粒重塑特性与变形控制关键技术应用研究

以京沪高速公路改扩建煤矸石路基填筑为例,研究了煤矸石路基填筑颗粒重塑特性及变形控制关键技术,证明了改扩建工程中煤矸石材料可用于路基填筑。该技术节约了建设成本,保护了生态环境,实现了绿色发展理念,践行了"绿色公路示范工程"要求。     

冷凝法甲苯回收系统设计优化

针对典型工业挥发性有机物（VOC）甲苯设计一套冷凝法回收系统。该系统制冷部分采用冰箱系统常用的分立多循环结构,将回收流程分为预冷级和冷却级。运用物性软件REFPROP及通用流程模拟软件Aspen Plus对甲苯负荷及制冷流程进行模拟。通过对系统的模拟运行,研究该冷凝法甲苯回收系统的工作性能以及能耗影响因素,为系统的进一步设计优化提供理论依据。     

纯镁表面等离子体电解渗硼改性层的制备及性能EI北大核心CSCD

在硼砂体系电解液中对纯镁进行等离子体电解渗硼(PEB),以提高其硬度、耐磨性和耐蚀性。用扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)和X射线衍射仪(XRD)分别对PEB表面改性层的微观结构、元素分布和物相组成进行研究,并用显微硬度计与摩擦磨损试验机对PEB表面改性层的硬度和耐磨性进行表征,同时用动电位极化曲线及电化学阻抗谱(EIS)来评估PEB表面改性层的耐蚀性。另外,还分析PEB表面改性层的生成机理,并建立物理模型。结果表明,PEB表面改性层由氧化层和扩散层组成,且在PEB表面改性层中检测到MgB_(2)新物相。PEB表面改性层的最大硬度约为480HV,是基体硬度的近16倍;摩擦因数仅为0.11,比基体减小了70.27%,磨损率为1.62×10^(-9)m^(3)/(N·m),比基体减小1个数量级;腐蚀电流密度比基体减小1个数量级,容抗弧半径和阻抗模值均比基体大,即纯镁经等离子体电解渗硼处理后,硬度、耐磨性和耐蚀性均得到提高。     

基于蚂蚁算法的断裂追踪技术在乌夏地区的应用

断裂解释是地震资料解释的重要内容,解释的可靠性对储层研究有很大影响。在乌夏地区地震资料进行预处理并综合应用相干体、方差体等技术手段检测地震反射不连续性的基础上,应用蚂蚁追踪技术进行断裂系统解释,对蚂蚁追踪属性体提取过程中涉及的6个参数的合理取值进行对照试验,并用地震、岩心、成像测井等资料对试验结果进行多次验证。文中利用构造平滑、方差计算增强断裂边界,通过参数试验,确定属性提取最优参数组合,并由产状控制滤除低角度层位痕迹,进而生成蚂蚁追踪属性体;对属性体提取积分厚度,预测平面裂缝发育情况,通过碎片拾取,确定裂缝大致方位及角度,以加深对乌夏地区二叠系风城组断裂系统的认识。应用分析表明,蚂蚁追踪的属性体断裂痕迹比相干体、方差体更为清晰,并能在平面及剖面解释上体现更多的细节。     

基于排序学习的微博用户推荐

该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明 (1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。     

用户查询意图切分的研究

用户查询意图是指用户在构建查询时,希望搜索引擎能够返回的信息.如果搜索引擎可以判断用户当前查询与之前输入的查询是否属于同一查询意图,那么可以为用户提供更适当的查询建议、查询扩展或者个性化检索服务等.该文提出了基于点击相似度切分用户查询意图,在决策树模型和CRF模型上都取得了一定的提升.利用用户点击信息可以提高查询意图切分的效果,引入用户点击信息后,基于决策树的方法,F值提高1％,基于CRF模型的F值提高1.4％.