Fabrication and joining mechanism of Nano-Cu/Si3N4 ceramic substrates

A novel method for fabricating a nano-Cu/Si₃N₄ ceramic substrate is proposed. The nano-Cu/Si₃N₄ ceramic substrate is first fabricated using spark plasma sintering (SPS) with the addition of nanoscale multilayer films (Ti/TiN/Ti/TiN/Ti) as transition layers. The microstructures of the nano-Cu metal layer and the interface between Cu and Si₃N₄ are investigated. The results show that a higher SPS temperature increases the grain size of the nano-Cu metal layer and affects the hardness. The microstructure of the transition layer evolves significantly after SPS. Ti in the transition layer can react with Si₃N₄ and with nano-Cu to form interfacial reaction layers of TiN and Ti–Cu, respectively; these ensure stronger bonding between nano-Cu and Si₃N₄. Higher SPS temperatures improve the diffusion ability of Ti and Cu, inducing the formation of Ti₃Cu₃O compounds in the nano-Cu metal layer and Ti₂Cu in the transition layer. This study provides an important strategy for designing and constructing a new type of ceramic substrate.     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

信息系统灾难恢复能力评估方法研究

论文提出了一种信息系统灾难恢复能力评估方法:信息资产分析方法、本地灾难恢复和远程灾难恢复等级的划分方法,并在此基础上,利用AHP层次分析法,构建了一套灾难恢复能力评估指标体系。该方法可以使评估结果具有更好的针对性和全面性。     

油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测技术研究

研究评价了油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测的七种方法 ,其中紫外光分析法和显色反应法适合于低浓度咪唑啉缓蚀剂检测 ,且方法简便、速度快、成本低 ,检测浓度范围 2～ 5 0mg/L。     

BIMORPH PIEZOELECTRIC ACTUATOR FOR SMALL PIPE ROBOT

An experimental bimorph piezoelectric element (PZT) actuator for small pipe robot is developed. The robot can move in φ20 mm pipe, and can carry a CCD camera for detecting cracks or fine holes on inner surface of pipe. The velocity of the robot can reach 17～22 mm/s for vertical pipe up/down, respectively. Moving principle and its performance characteristics are presented.     

北京谱仪Ⅱ（BESⅡ）顶点探测器数据获取系统

北京谱仪（ＢＥＳⅡ）顶点探测器数据获取系统是北京谱仪数据获取系统的一部分，该子系统电子学采用快总线标准，本文描述了该系统的硬件结构和软件系统，软件包括快总线系统的微码软件和上层控制软件，该系统的死时间为１．５ｎｓ，对ＢＥＳⅡ系统总死时间的贡献小于０．５ｍｓ。     

一种实用的数值型伪Hash函数排序方法

本文给出一种具有实用价值的数值型伪Ｈａｓｈ函数排序方法。该方法通过尽量避免比较而直接计算定位的方式提高排序速度。测试结果表明：该算法的排序时间好于比较式排序的代表性算法Ｑｕｉｃｋｓｏｒｔ，Ｓｈｅｌｌｓｏｒｔ。与现有算法相比，该算法简洁，灵活，易于实现，适合于某些应用领域的特殊需求。     

层次式级联多网络模型及其性能

本文提出了一种层次式级联多网络结构，论述了其训练算法，并验证了该结构的收敛性。这种结构在处理高阶非线性分布数据的分类问题方面具有优良的性能，用北京谱仪事例过滤进行性能测试结果表明，其训练和泛化性能都优于单个ＢＰ网络。     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线试验方法研究

为了研究堆石混凝土应力-应变全曲线,采用碟形弹簧与钢柱组合成附加刚性元件增强压力机的刚性,研究了碟形弹簧并联与串联联结装置的变形量和刚度以及实现单轴受压端部减摩措施,提出了一种堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线的试验方法。在混凝土压力试验机上进行了堆石混凝土立方体试件单轴受压试验,测得了堆石混凝土受压应力-应变全曲线。试件破坏形态表明,采用的端部减摩措施有效,测得的应力-应变曲线下降段验证了碟形弹簧与钢柱组合装置能够吸收试件破坏时混凝土压力试验机存储的变形能。研究结果为在混凝土压力试验机上进行堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线提供了可行、简便、经济的测试方法。