MgO、ZnO和SiO2纳米粒子改性LDPE后热氧老化防护能力比较及机理分析

低密度聚乙烯(low density polyethylene,LDPE)纳米复合材料的热氧老化防护性能因纳米粒子种类不同而存在差异。以MgO、ZnO、SiO₂ 3种纳米氧化物粒子为填料对LDPE进行改性,通过氧化诱导期、红外光谱、直流击穿场强、结晶度等参数分析了纳米粒子热氧化老化防护性能,采用分子动力学模拟软件计算了纳米粒子与LDPE分子链之间的相互作用能,分析了氧气在复合体系中的扩散情况。研究表明,掺杂MgO使LDPE具有最佳的抗氧化性和热氧老化防护效果,ZnO次之,SiO₂最差。纳米粒子通过抑制重结晶和氧气扩散起到了延后热氧老化反应发生时间的作用,发挥热氧老化防护能力。电负性越弱的原子对应的氧化物与聚乙烯分子链之间的相互作用能越高,对抑制重结晶过程和氧气扩散的效果越好,热氧老化防护效果越好。反之,电负性太强可能会使纳米氧化物吸附氧气而加速热氧老化过程。     

纤维分级对漂白云杉木浆纤维悬浮液屈服性能的影响

采用沉降和流变实验,研究了纤维分级对漂白云杉木浆纤维悬浮液屈服性能的影响,并分析了压缩屈服应力和剪切屈服应力的耦合相关性,通过Froude数(剪切屈服应力与压缩屈服应力的比值)表征。结果表明,分级前后各长度组分纤维(4种纤维悬浮液)的凝结集聚因子介于26.1～37.8之间,其与纤维长径比近似呈线性关系;所有长度组分纤维悬浮液的压缩屈服应力和剪切屈服应力均随集聚因子的增大而呈指数式增大;对同种纸浆,Froude数随集聚因子的增大而降低,并逐渐达到稳态值。     

基于深度学习特征融合和联合约束的单通道语音分离方法

为了提高单通道语音分离性能,该文提出基于深度学习特征融合和联合约束的单通道语音分离方法。传统基于深度学习的分离算法的损失函数只考虑了预测值和真实值的误差,这使得分离后的语音与纯净语音之间误差较大。该文提出一种新的联合约束损失函数,该损失函数不仅约束了理想比值掩蔽的预测值和真实值的误差,还惩罚了相应幅度谱的误差。另外,为了充分利用多种特征的互补性,提出一种含特征融合层的卷积神经网络(CNN)结构。利用该CNN提取多通道输入特征的深度特征,并在融合层中将深度特征与声学特征融合用来训练分离模型。由于融合构成的特征含有丰富的语音信息,具有强的语音信号表征能力,使得分离模型预测的掩蔽更加准确。实验结果表明,从信号失真比(SDR) 、主观语音质量评估( PESQ)和短时客观可懂度(STOI)3个方面评价,相比其他优秀的基于深度学习的语音分离方法,该方法能够更有效地分离目标语音。     

一种新的降维酉多级维纳滤波器

通过一种新的方法构造酉矩阵,将该酉矩阵替代多级维纳滤波器(MWF)中的分解滤波器,得到一种新的降维多级维纳滤波器(RDMWF)。根据表达式给出了有效实现结构,并证明了该滤波器是一种酉多级滤波器(RUMWF)。相比于常规级维纳滤波器实现算法,新算法的计算量得以进一步降低且干扰抑制性能不受影响。     

图像边缘检测算法研究新进展

边缘检测技术是图像处理和机器视觉领域的关键环节,可用于产品外观质量的评价和技术路线的改进。改进传统算法和设计新算法已成为图像边缘检测技术的研究热点。总结了二维图像边缘检测的基本原理和各类边缘检测算法的最新研究进展,分别从信噪比、定位精度、单边缘响应和计算效率等方面对一阶和二阶微分算子进行算法对比,分析了各算法的优缺点。同时也总结了现代边缘检测算法在数字图像处理用的新进展,指出了新算法在现代数字图像处理中的优势和应用特点。     

基于Mycat的拟态数据库中间件研究

数据库系统的安全不仅依赖于数据库本身的安全,还受网络环境和操作系统的安全性影响,拟态防御是邬江兴院士首次提出的基于动态异构冗余体系架构,协同实现数据库所依赖环境,使数据库安全由被动防御变为主动防御.本文通过Mycat作为数据库中间件,通过对数据库的读写分离,集群的高可用,分布式事务处理,对指纹化SQL识别,以减轻单一数据库的数据存取和处理压力.Mycat将数据库模块变为异构动态冗余模式,实现数据库拟态化,使数据高效,快速,安全的存取和切分.     

车辆尾灯灯语的检测与识别

针对有效利用车辆灯语信息的问题,提出了一种基于图像的车辆尾灯灯语的检测识别新方法.该方法首先利用颜色、对称性特征在图像中检测出车辆尾灯对,并对车辆尾灯进行连续的跟踪.然后使用参数优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)对得到的车尾灯状态进行分类判别.最后结合状态历史信息,综合推断出各前方车辆当前灯语含义.以实车拍摄的白天道路视频进行实验,可以看到由识别出的灯语信息能够准确判断出前方车辆刹车、转向、灯不亮,表明该检测识别方法有效.     

羟肟酸捕收剂H205降解菌降解动力学模型研究

采用从汽车修理厂土壤中采集的菌种,借鉴国内外对多环芳烃化合物降解菌的驯化和筛选的方法,在自然条件下驯化、分离、筛选出能降解H205的菌株。研究菌株在不同接种量的条件下以及在不同底物浓度的条件下的降解动力学模型,分析表明,细菌不同接种量时H205的降解为一级反应,接种量为5%、10%、15%、18%、20%时反应式分别为:C=96.75exp(-0.010 6t),C=103.387exp(-0.023t),C=103.234exp(-0.014t),C=102.929exp(-0.011 1t),C=107.429exp(-0.015t)。不同初始底物浓度时H205的降解为零级反应,其降解规律符合Monod方程:1/μ=60.194/sρ+0.443 3。     

基于用户行为的盲人图书推荐方法

为帮助盲人更有效便捷地通过网络获取所需书籍资源,提出一种基于用户行为的图书推荐方法。该方法在考虑用户兴趣随时间变化的基础上,通过分析用户日志,建模表达访问书籍、访问书籍类别、使用书签3类用户行为,实现盲人用户的图书推荐,同时缓解盲人数字图书馆中的用户数据稀疏问题。实验结果证明,该方法推荐效果良好。     

浅析语义多Agent智能答疑系统在远程教育中的应用

随着科技的迅猛发展,终生教育成为每一个劳动者的共识。但是,如何实现远程、高效的教育体现时代的特征？本文论证了多Agent智能答疑系统在教育领域的应用。多Agent具有自主的、交互的反应能力和预动能力,学习者可以向多Agent提问题,该系统通过自动检索数据库回答问题成为教师的代理。而这个代理像真正的教师一样,能在离线状态下回答问题。并且随着教学相长的过程不断地丰富数据库,最终达到比较完美的智能答疑的目的。