焦化柴油不安定因素考察

对焦化柴油的不安定因素进行了研究.通过研究发现,焦化柴油中的酸性物质、碱性物质、微量金属及可见光均是影响焦化柴油安定性的因素,空气对焦化柴油的安定性影响较小.     

用自定义函数校验与获取身份证数据

提出了使用Excel自定义函数自动获取身份证号码中的数据,以及对身份证进行错误及真假性校验的方法,实践证明本方法便捷高效。     

虚拟样机中模型库关联关系的研究

为了解决复杂产品虚拟样机模型库管理方法引起的虚拟样机间模型的可复用性低、共享性低、存储不方便等问题,提出了一种基于虚拟样机中模型库关联关系的管理方法.通过对虚拟样机协同开发过程分析,建立了基于功能级的元模型.通过研究元模型间的约束关系发现了关联关系层,并实现了基于关联关系的模型库管理系统,在一定程度上解决了以上提出的问题.     

气候变化背景下流域生态需水预估−以好溪流域为例

为探究未来气候变化对流域生态需水量的影响,保障河流生态需水量,针对好溪流域进行生态需水量计算 及预测。基于好溪流域气象数据及下垫面条件建立流域生态需水模型,并根据 GF1-WFV 遥感影像数据订正后的 地表反射率和作物种植结构提升模型模拟精度。选择 CanESM2气候模式下的 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 这 3 种 排放情景,建立气候变化背景下流域生态需水预测方法,计算现状年并预测未来年份的生态需水量及生态需水保 障程度。结果表明,基于光学遥感影像进行数据订正后,模型模拟精度有所提升,率定期的模型精度 R2从 0.80 提 升为 0.85,验证期的 R2从 0.75 提升至 0.78。应用提升精度后的模型进行生态需水预测,在 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 情景下,2025—2100 年的年均生态需水分别增加了 0.27 亿、0.21 亿和 0.29 亿 m3,其中 RCP8.5 情景下生态 需水保障程度最高,RCP4.5 情景下生态需水保障程度最低。     

基于J2EE技术的可配置化系统的设计开发

科技项目在线申报已成为项目申报的主流方式.为适应新形势、新要求,原有的在线项目申报系统需要升级.文章介绍了基于J2EE技术的可配置化项目申报管理系统的开发、实现过程,对系统的需求分析、方案论证、系统设计、数据库设计、模块设计等环节进行详尽的分析和描述.该可配置化系统在处理大规模定制化的项目申报流程时具有适用性和可操作性.     

Developing an Algorithm for the Calculation of a Painting Chamber

Theoretical Foundations of Chemical Engineering - This team of authors presents the development of an algorithm and its practical application in the software for solving the problems of...     

高钒高速钢碳化钒形态的数值化分析

针对碳化钒的不同形态,设计出定量分析软件,并利用形状因子K,实现了高钒高速钢不同碳化物形态数值化处理,当K介于0.785～1.000之间碳化钒形态为团球状;K≤0.223,碳化钒呈开花状.高钒高速钢当碳含量达到4.2%时,K为0.86和当量直径D为0.78μm,碳化物呈团球状均匀分布.     

一种低延时的无线传感器网络MAC协议

针对典型无线传感器网络X-MAC协议在多跳环境下累积延迟问题,提出一种具有低时延的Ex-MAC协议。利用管理邻居节点工作周期和虚通道算法,使得虚通道中的所有节点近似于同步,从而减少数据传输延迟,而且不需要交换同步控制帧。仿真结果与X-MAC协议相比,减少了端到端的延迟和数据包冲突的几率,提高了网络的吞吐量。     

无线多用户投影网关切换技术设计与实现

针对目前无线投影网关多用户切换技术研究的缺失及必要性,为了减少切换带来的延迟、抖动,提出了多用户的切换协议。通过实现基于Wi-Fi Direct的无线投影网关系统,模拟多用户使用场景,给出了详细的切换流程、数据结构,同时分析了延迟产生的原因,提出了数据预缓冲技术,进一步对多用户切换进行改进,最后通过实验测试证明其在减少切换延时的有效性。     

基于藏语字性标注的词性预测研究

该文选取了藏语文中小学教材的部分语料,构建了带有藏语字性标记、词边界标记和词性标记的语料库,通过比较不同的分词、标注方法,证明分词、词性标注一体化效果比分步进行的效果好,准确率、召回率和F值分别提高了0.067、0.073和0.07。但词级标注模型难以解决词边界划分的一致性和未登录词的问题。基于此,作者提出可以利用字性和字构词的规律预测合成词的词性,既可以融入语言学知识又可以减少由未登录词导致的标注错误,实验结果证明,作为词性标注的后处理模块,基于字性标注的词性预测准确率提高到了0.916,这个结果已经比分词标注一体化结果好,说明字性标注对纠正词性错误标注有明显的效果。