Fe—Ga—O系平衡测定

在钼丝炉内氩气保护下，利用固体电解质定氧探头测定了含镓１．８７％～６．２１％范围内Ｆｅ－Ｇａ－Ｏ三元系平衡时的氧活度，通过处理得到镓在铁液中的标准溶解自由能等热力学参数与温度的关系。     

Intranet搜索引擎设计与实现

随着企业内部网络应用的深入,Intranet内部的信息资源越来越庞大,怎样为这些数据信息构建索引是我们面If缶的主要任务,而全文检索的产生解决了这一问题。目前越来越多的中小企业采用Linux系统作为Web平台,并且利用检索系统来管理内部繁多的文本和HTML文件。文章对www搜索引擎的全文检索及其相关技术进行了分析和讨论,实现了一个基于Linux环境的Intranet搜索引擎LISE（Linux Intranet Search Engine）。LISE利用了基于词表的索引方法,为用户提供了更加准确的信息,能满足多种中小企业用户的需求。     

不确定移动对象概率Skyline集的查询更新

Skyline查询的研究已从传统的静态Skyline操作延伸到动态的、不确定数据集上的Skyline查询和计算上。研究了移动环境下,查询点位置固定、目标点处于运动状态并且位置不确定情况下的连续概率Skyline计算问题。这个过程中,移动对象与查询对象之间的距离随时间不断变化。移动对象由于其运动状态导致位置无法精确定位,因此移动对象之间的支配关系只能采用概率形式表示,且随时间不断变化。给出了移动对象间的支配概率的定义,以及移动对象Skyline概率的定义,并定义了触发事件来记录对象支配概率发生变化的时刻,实现概率Skyline计算的连续跟踪和动态更新。提出了基于事件触发的连续概率Skyline查询算法(event triggered continuous probabilistic Skyline query for uncertain moving object,U-ECPS),对移动环境下的Skyline集进行连续查询和更新。大量的实验结果验证了U-ECPS算法的有效性。     

高职计算机专业校内生产性实训教学模式研究

校内生产性实训是培养具有高素质技能人才的重要手段与教学形式．其对于提升高职教育内涵、服务经济与社会发展具有重要的意义。分析当前高职院校校内生产性实训的现状、特点与类型,在笔者所在学院的实践基础上,构建计算机专业校内生产性实训的“教、学、生产一体化”的教学模式．     

光催化降解废气过程中紫外辐射照度模拟和优化

为在光催化设计中合理布置紫外灯,减少光在传输过程中的损失,概括总结径向辐射模型、多点源叠加近似辐射模型和离散坐标辐射模型等3种经典的紫外辐射物理模型;基于离散坐标辐射模型模拟某公司生产的光催化氧化废气处理装置的紫外辐射照度;通过调整灯管布置距离改变光强分布,并拟合光催化单元和光催化网表面的平均紫外辐射照度随灯管布置距离变化曲线.结果表明,距离参数在55～65 mm时,该光催化反应装置的光能利用率较好;紫外灯的合理布置可有效提高光能利用率.     

欠驱动机器人控制策略综述

欠驱动机器人是指独立控制输人量少于系统自由度的一类机器人,具有重量轻、成本低、能耗低等众多优点,目前已引起学者们的广泛关注,介绍了欠驱动机器人控制器设计的六类策略,分析了各类策略的应用及效果,如何将鲁棒控制与其它控制策略相结合,开发出更实用、性能更优越的控制策略,有待于进一步研究.     

千岛湖引水工程实施前后杭州主城区厂水水质变化研究

为探究千岛湖引水工程对杭州主城区供水水质的影响,2019至2020年期间,持续定期采样检测,研究分析了工程实施前后主城区各水厂原水及出厂水水质变化趋势.结果 显示,引水后5家水厂原水水质呈更优更安全趋势;出厂水安全指数提升,口感更佳.单样本t检验及两独立样本t检验结果显示,5家水厂原水及出厂水引水前后均具极显著差异;引水前原水与千岛湖水源水呈极显著性差异,引水后无显著性差异或差异较引水前更小.常规处理工艺水厂出厂水较深度处理工艺出厂水水质提升更为显著.但也存在"低浊"等问题,水厂运营过程中需特别关注.     

基于深度神经网络的高位滑坡范围预测

以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深度神经网络算法的优化,构建64-128-32-1四层多层感知器模型,并以滑坡最大高差、滑坡体积、滑源区坡度、坡脚坡度、地层倾角作为输入量,以滑坡最大水平运动距离作为输出量对该模型进行训练,实现影响因素与运动距离的非线性映射。根据对贵州省尖山营滑坡调查和研究,尖山营滑坡区域面积约648 700 m2,体积约1 200万 m3,属于特大型滑坡。依据最优模型对该滑坡进行滑距预测,滑坡平面直线距离1 769 m区域内为危险区域。     

Spatial division networks for weakly supervised detection

Neural Computing and Applications - With only global image-level annotations, weakly supervised learning of deep convolutional neural networks has shown enough capacity in classification and...