垂直冲液辅助对镍-氧化铈复合电铸层微观结构的影响

在垂直冲液条件下进行以纳米CeO₂颗粒(平均粒径50 nm)为增强相的Ni基复合电铸，以改善复合电铸层的微观组织结构，提高其显微硬度。电铸液组成和工艺条件为：氨基磺酸镍400 g/L，氯化镍15 g/L，硼酸30 g/L,p H=4.5，温度43°C，垂直冲液速率0.5m/s，阴极电流密度4A/dm²。研究了垂直冲液对复合电铸层微观形貌、结晶取向、晶粒尺寸及显微硬度的影响。结果表明：在电铸过程中施加垂直冲液能够显著减少纳米颗粒的团聚现象，提高纳米颗粒在复合电铸层中的含量和分布均匀性，并使镀层晶粒显著细化，在(200)晶面的择优取向程度明显得到了加强，显微硬度提高了22%。     

矸石充填开采地表沉降分析——以山西华晟荣煤矿为例

为了准确评估矸石充填后的效果，以山西华晟荣煤矿3号矿井矸石充填开采为工程背景，通过布置网状观测点，形成地面沉降观测网，并定期记录高程数据与平面坐标，监测地表沉陷状况。结果表明，越靠近工作面，下沉越明显，且主断面的下沉值最大，介于250～300 mm之间；除靠近工作面的个别观测点外，多数观测点达到了I级指标，即倾斜变形值≤3 mm/m,曲率值≤0.2 mm/m,水平变形值≤2 mm/m.家属楼位于工作面东侧，最大下沉值为136 mm;污水处理厂有一部分位于工作面上方，最大下沉值为200 mm.因此，充填开采不仅解决了矸石地面堆放造成的环境污染问题，也有效控制了地面沉降，实现了矿山和生态的和谐发展。     

基于深度学习的舌鳞癌拉曼光谱分割方法

拉曼光谱能够反映生物组织的分子结构变化，可用于舌鳞癌组织检测。然而，现有方法仅能够鉴别舌鳞癌组织属性，判断组织是否发生癌变，无法定位舌鳞癌组织拉曼光谱的重要谱带区域。因此，提出一种基于深度学习的舌鳞癌组织拉曼光谱重要谱带区域分割方法。首先，利用光纤拉曼光谱采集设备采集22位病人44块肿瘤组织的拉曼光谱数据，对数据进行预处理、标注，并分为训练集和测试集；然后，建立谱带区域深度卷积神经网络模型，该模型包括三个基本模块，即拉曼光谱特征提取网络、重要谱带推荐网络以及重要谱带回归网络。其中拉曼光谱特征提取网络用于提取舌鳞癌组织光谱特征，重要谱带推荐网络和重要谱带回归网络用于分割舌鳞癌组织光谱的重要谱带区域。实验结果显示，在交并比为0.7的判断标准下，所提方法对舌鳞癌组织重要谱带分割的平均精度为99%。