触摸朴实

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丙烯酸接枝聚丙烯纤维的结构与性能

本文研究了用化学引发剂引发丙烯酸接枝聚丙烯纤维的某些影响因素。红外光谱分析表明，丙烯酸接枝在聚丙烯大分子链的叔碳原子上。Ｘ－射线衍射和ＤＳＣ分析指出，纤维接枝后结晶度有所增加，接枝前纤维存在的β－变体转化成了α－变体，接枝纤维的吸湿性、离子交换容量和染色性随接枝率增加而增大。接枝纤维的力学性能有所下降。     

径向圆跳动与圆度误差同轴度误差关系的研究

本文采用统计分析的方法，研究了径向圆跳动与圆度误差同轴度误差的关系，得出它们之间关系的统计规律，并发现存在径向圆跳动有时会小于同轴度误差的这一特殊情况。     

化学实验室中的微电子技术与微计算机(下)

<正> 四、现代化的分析仪器 化学实验室中反应物及生成物的组分分析、物性分析是很重要的。早在六十年代,计算机就进入了化学分析的领域。七十年代以来,微型计算机及微电子技术更加蓬勃发展,更加促进了化学分析仪器的数学化与自动化。八十年代后,工业先进国家的各种分析仪器几乎都是带微计算机的。 微电子技术与微计算机在分析化学中的应用,近20年来的发展,主要解决分析仪器输出信号的噪声处理,谱峰的积分、解析、定量计算,谱图检索及操作自动化等,经历了离线处理与在线处理及整个仪器全自动化几个阶段。     

中国锡工业的丹青长卷——云锡集团改革发展纪实

云锡,中国锡工业和世界锡工业不衰的话题。不论从中国锡工业文明的底蕴方面,还是从世界锡工业发展的轨迹方面,云锡都是锡工业的中心话题。从清光绪时代开始,云锡集团公司这一诞生于祖国南方的百年老店,就以独特的     

中原油田测井公司开发计算机技术取得可喜成果

中原油田测井公司在普宜3230计算机的引进、消化、吸收和技术改造方面作出了显著的成绩。一九八六年一月一日依靠国内技术力量安装成功3230计算机一号主机,到一九八八年八月,已安全运行了12000小时。共处理2342井次,价值1298.95万元,其中CSU测井资料181井次,节约进京(斯伦贝谢处理中心)处理费462万元。实现了全油田测井资料数字化。     

全面建设小康社会进程中黄河流域水资源利用效率时空演变分析

提升水资源利用效率,减轻水资源短缺对经济社会发展产生的约束,是实现水资源与经济社会和谐发展的有力支撑。尝试将DEA视窗分析方法应用于水资源利用效率研究,结合超效率DEA模型,探究黄河流域九省区在全面小康社会建设进程中水资源利用效率时空演变特征,在此基础上,通过Malmquist指数分解效率变动的内在原因,并引用空间匹配度计算方法,研究水资源利用效率与全面小康相对水平匹配程度。研究发现:九省区2012—2018年水资源利用效率总体呈增加趋势,水资源利用水平具有显著空间差异性;九省区水资源利用效率的提升主要得益于技术进步TC,制约水资源利用效率提升的主要因素是综合技术效率EC;水资源利用效率与全面小康相对水平的匹配程度呈现出较强的地区差异,部分省区两者动态协同性较差,其中,宁夏需要同时提升水资源利用水平和经济社会发展水平,陕西需要提升水资源利用水平,内蒙古需要提升经济社会发展水平。     

考虑蓄电池储能的配电网动态网络重构

随着分布式能源渗透率逐渐增高,用户侧负荷波动变大,电网很难一直保持其原有的较佳运行方式;而蓄电池储能技术的日渐成熟使其应用越来越广泛,削峰填谷的效益也被认可.考虑到蓄电池储能在配电网中的应用,会对未来配电网络进行动态重构.具体以网络损耗最小为目标函数,考虑网络拓扑约束、节点电压约束、支路电流约束和潮流平衡约束等,建立上层优化模型进行网络重构;以收益最大为目标函数,考虑储能充放电功率约束等,建立下层优化模型制定充放电策略;通过嵌入fmincon函数的遗传算法对双层优化模型进行求解;最后以修改的IEEE33节点系统作为算例,验证了所提方法的有效性.     

聚噻吩/碳纳米管复合材料的制备及其对重金属离子的吸附

用原位化学氧化法,以氯仿为溶剂、无水三氯化铁为氧化剂,制备聚噻吩/碳纳米管复合材料,并对所得产物进行红外表征;通过改变实验温度及反应物料比,探讨实验条件对PTh/CNTs复合材料结构、性能的影响;将制备的PTh/CNTs复合材料涂敷于镍网上制成复合电极材料,测定其对铜离子的吸附能力.结果表明:制备得到以碳纳米管为核、聚噻吩为壳的核壳纳米线结构,这种结构因碳纳米管的支撑作用,使得聚噻吩较长的共轭结构得以保持;反应温度及反应物物料比对复合材料的导电性能以及聚合程度有一定影响;通过电导仪测定表明,PTh/CNTs复合电极材料对铜离子有一定吸附能力.该实验为CDI电极材料在废水中对重金属离子的吸附提供了可参照的实验依据.     

大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.