酒钢2×8m~2球团竖炉提高利用系数的生产实践

酒钢2×8m2球团竖炉自投产以来,不断地进行配矿研究、设备改造和操作方法的改进,使竖炉利用系数不断提高,大大缓解了高炉对球团产能的压力。     

酒钢2×8m^2球团竖炉提高利用系数的生产实践

酒钢2×8m^2球团竖炉自投产以来,不断地进行配矿研究、设备改造和操作方法的改进,使竖炉利用系数不断提高,大大缓解了高炉对球团产能的压力。     

大规格矿用链条的制造工艺

从生产工艺角度分析冷编链冷焊接工艺、热编链冷焊接工艺和热编链热焊接工艺的优缺点,指出热编链热焊接工艺具有实际的经济意义,是今后大规格矿用链条生产的发展方向.将热成型后的链环迅速送到焊机上,链环在650℃以上的温度进行焊接,由于链环在整个焊接过程中处于高温状态,焊接时间较冷态的时间短,生产效率大大提高.     

开源软件漏洞检测的混合深度学习方法

针对开源软件代码质量参差不齐和存在安全隐患的问题，提出一种基于混合深度学习模型（DCnnGRU）的开源软件漏洞检测方法。以漏洞库中的关键点为切入点构建控制流图，从静态代码中提取出与关键点存在调用和传递关系的代码片段，将代码片段数字化为固定长度的特征向量，并作为DCnnGRU模型的输入。该模型用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为与特征向量交互的接口，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）嵌入到CNN中间，作为捕获代码调用关系的门控机制。首先进行卷积和池化处理，卷积核和池化窗口对特征向量进行降维。其次，GRU作为中间层嵌入到池化层和全连接层之间，能够保留代码数据之间的调用和传递关系。最后利用全连接层来完成归一化处理，将处理后的特征向量送入softmax分类器进行漏洞检测。实验结果验证了DCnnGRU模型比单独的CNN和RNN模型有更高的漏洞检测能力，准确率比RNN高出7%，比CNN高出3%。     

基于改进神经网络的少齿差行星齿轮参数优化设计

在对少齿差行星齿轮进行结构分析的基础上,根据其传动特点和设计要求,运用模糊数学的原理进行了模糊可靠性分析,建立了可靠性数学模型,将模糊设计优化模型转化为了常规的优化模型。通过所建立的模型可以实现最优参数选取,同时针对传统BP神经网络的不足,将模拟退火和BP网络相结合,设计了一种新型的改进神经网络。实验结果表明,此种算法得出的绝对误差和相对误差都较小。     

生物膜法在煤矿生活污水处理中的应用实践

随着城市化进程的加快,生活污水导致河流湖库富营养化的问题逐渐加重。以王家岭煤矿生活污水处理为研究对象,分析了煤矿生活污水的现状,针对性提出了采用生物膜法来处理生活污水的工艺改造方案,处理效果理想。项目为生物膜法在生活污水脱氨中的应用提供了参考和借鉴。     

空中足球场罩蓬网架施工

空中足球场罩蓬网架施工史玉才张立生吕俊峰石家庄“裕彤国际体育中心”是集餐、饮、乐、购、住、体为一体的综合性体育中心，整座足球场及观众席由７２０根混凝土柱擎入空中（即在标高＋８．００ｍ楼板上），气势壮观，成为石家庄一大景观。１工程概况该足球场为半遮盖式...     

从电厂应用谈CAMAC系统的开发

通过对几家电厂的调研和电厂对计算机自动测量与控制系统的分析,提出了CAMAC系统开发方向的一点看法。     

面向二进制程序的开源软件缺陷检测方法

开源软件源代码缺陷分析已引起广泛关注,但各类程序都以二进制形式运行,目前仍缺少在有限时间内对大量二进制程序进行缺陷检测的有效方法。针对这一问题,提出了一种结合软件路径特征的卷积神经网络方法(Path-Based Convolution Neural Network, PB-CNN),用于二进制开源软件的缺陷检测。首先根据跳转指令将二进制程序分割为多个基本块并构建控制流图,然后遍历控制流图以提取软件路径特征,接着结合多通道卷积神经网络提取其深层特征并训练PB-CNN神经元参数,最后通过训练好的PB-CNN检测软件缺陷。实验结果表明,PB-CNN方法有效提取了二进制程序的路径特征,提高了缺陷检测精度。     

单片机与打印机的并口通信研究

本问文主要研究基于单片机的微型打印机接口控制系统设计,单片机接口控制电路主控芯片是AT89C52,利用它与数据扩展器,打印机模块进行连接,控制整个系统工作.实现单片机与打印机之间的数据与控制信号传输和文本资料的打印.