膜分离淡水用于氰化镀镉漂洗水的可行性研究

考察了漂洗水中游离氰、硫酸钠、碳酸钠、钙离子、镁离子、铁离子等的含量及其pH对镉镀件表面腐蚀的影响。结果发现,漂洗水中游离氰的浓度对镉镀件表面的腐蚀起到决定性的作用,漂洗水中游离氰的质量浓度应控制在40 mg/L以下。将膜分离淡水回用于氰化镀镉后的漂洗时,要有足够的回用量,并且根据镀件的形状进行适当调整。     

乙二胺改性聚合物磁性微球吸附CO2＋

采用微悬浮聚合法制各聚合物磁性微球,并用乙二胺对其进行改性,研究了其对水溶液中的Co^2＋的吸附和脱附行为。结果表明,磁性微球的粒径在1到6um之间,并具有良好的单分散性。微球在pH=36之间对Co^2＋有较好的吸附效果,其最大吸附蒸达到50．0ng·g^-1。在0．1M H2SO4水溶液中、98％以上吸附在微球上的钻离子可以被有效地脱附下来。Langmuir方程很好地拟合了磁性微球吸附钴离子的吸附等温线,磁性微球吸附钴离子时发生较多的是单分子层的化学吸附。     

高等级公路沥青路面的质量监督与控制技术

本文依托沪渝国道主干线支线分水岭(鄂渝界)至忠县高速公路(以下简称石忠路)工程的施工质量监控项目,介绍了沥青路面质量监控的主要内容,以及一些好的技术措施,并针对出现的问题,提出相应的处理办法。     

城市作为一种形式逻辑——浅析赫尔佐格与德梅隆作品中建筑形式与城市的关系

该文从对赫尔佐格与德梅隆两个建筑作品的分析出发,试图探讨城市因素对其建筑形式的影响及其对建筑设计的启示.     

电动脚踏型两用剪板机

电动脚踏型两用剪板机３２５０２８温州市工业科学研究所马祖达温州市东屿轻工机械厂陈永乐电动脚踏型两用剪板机（后文称两用机），是为解决电力供应不足（或缺电）地区的金属板材加工而开发研制的板材加工设备（国家专利号：９３１０９９４２．０；９３２２２１６２．９...     

流动体系微电解池阳极溶出伏安法测定矿石中微量铋

分析化学所面临的问题仍是提高灵敏度、准确性、快速和自动化 ,电分析化学可直接进行电讯号的分离、放大和记录,无须讯号转换,故较其它方法更易于快速和自动化.本文提出在封闭式的流动体系微电解池进行伏安分析,并成功地用于矿石分析.目前,用这种电极,可进行四种类型的工作、即阴极伏安法、催化伏安法、循环伏安分析和阳极溶出伏安法.常规的阳极溶出法是用电磁搅拌,旋转工作电极,或是旋转电解杯以搅动试液来提高电解效率,这样不仅实验设备复杂且重现性较差.     

在Power Builder中设计多媒体应用程序的方法

ＭＣＩ是Ｗｉｎｄｏｗｓ提供给应用程序控制媒体设备的接口。本文主要计解如何在ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ中利用ＭＣＩ设计中多媒体应用程序。     

面向规避僵尸网络流量检测的对抗样本生成

基于机器学习的僵尸网络流量检测是现阶段网络安全领域比较热门的研究方向,然而生成对抗网络（generative adversarial networks,GAN）的出现使得机器学习面临巨大的挑战。针对这个问题,在未知僵尸网络流量检测器模型结构和参数的假设条件下,基于生成对抗网络提出了一种新的用于黑盒攻击的对抗样本生成方法。该方法提取网络流量的统计特征,利用生成对抗网络思想,通过训练替代判别器和生成器,来拟合不同类型的黑盒僵尸网络流量检测器和生成可以规避黑盒僵尸网络流量检测器的对抗样本。生成的对抗样本是在原始僵尸网络流量的基础上添加不改变其攻击特性的微小扰动,从而降低僵尸网络流量的被检出率。实验结果表明,开源数据集N_BaIoT中的僵尸网络流量样本经该方法重新生成后,将僵尸网络流量的平均被检出率降低了0.481?8,且该方法适用于规避不同的僵尸网络检测算法以及由不同计算机设备构成的僵尸网络,具有良好的扩展性。     

基于BTM的物联网服务发现方法

针对物联网（IoT）服务描述文本篇幅较短、特征稀疏,直接采用传统的主题模型对IoT服务建模得到的聚类效果不佳,从而导致无法发现最佳服务的问题,提出了一种基于BTM的IoT服务发现方法。该方法首先利用BTM挖掘现有IoT服务的隐含主题,并通过全局主题分布和主题-词分布计算推理得到服务文档-主题概率分布;其次利用K-means算法对服务进行聚类,并返回服务请求的最佳匹配结果。实验结果分析表明,该方法能够有效提高IoT服务的聚类效果,从而得到匹配的最佳服务。与现有的HDP（Hierarchical Dirichlet Process）、基于K-means的隐狄利克雷分配（LDA-K）等方法相比,该方法进行最佳服务发现的准确度（Precision）和归一化折损累积增益（NDCG）均有一定幅度的提高。     

基于分层特征的代码克隆检测方法

针对现有代码克隆检测方法通常存在标记表示单一而抽象语法树构造复杂的问题,提出一种结合分层特征的代码克隆检测方法。使用双层双向长短时记忆网络提取行级和全局代码层次的深层语义信息,挖掘目标代码的语义特征。引入注意力机制调整重要标记及代码行的影响权重,增强语义形式的代码克隆检测效果,并采用softmax分类器识别克隆代码。实验结果表明,该方法的召回率和精确度分别为91%和97%,相比NICAD、CCIS、CCLearner方法对于复杂语义形式的克隆代码具有更好的检测效果。