碱硅酸反应引起的混凝土地面开裂事故分析

对发生开裂的混凝土地面进行钻芯取样,分别进行了力学性能测试和微观分析。测试分析结果显示混凝土中发生了碱硅酸反应,导致了混凝土地面的开裂。X射线衍射仪和电子扫描显微镜的运用有助于对混凝土开裂的事故分析与鉴定。     

樊试U1井组远端连通关键技术

樊试U1井组是渤海钻探在山西沁水地区承接的第1口U型水平连通井,其设计水平位移近千米,远远超过该地区之前施工的连通井。煤层气开发实践证明U型井可有效地导通煤储层的裂隙系统,增加气、水导流能力,相比直井和普通定向井大幅度提高了单井产量和采收率,而相比较于多分支水平井又大幅减少了投入成本,是开发煤层气资源的优选手段。介绍了U型井设计施工方案及?50.8 mm PVC筛管完井工艺。通过分析该地区15号煤储层地质特点,介绍了通过"二维"地震图计算着陆点处15号煤层垂深的方法。通过建立仪器系统误差累积数学模型,提出磁偏角校正系数,成功完成了远端一次性连通。     

激活素受体相互作用蛋白在海马神经细胞中的表达及其作用

目的　在发现和克隆新的激活素受体相互作用蛋白 3(ActRIP3)基因的基础上 ,探讨ActRIP3在海马神经细胞介导激活素信号传导的作用。方法　利用GST- ActRIP3融合蛋白免疫家兔制备抗ActRIP3抗体 ,采用RT -PCR及免疫组化染色分析ActRIP3在脑组织中的表达与分布 ,采用pcDNA-ActRIP3与CAGA -lux质粒共转染海马神经细胞 ,分析信号传导作用。结果RT- PCR及免疫组化染色显示ActRIP3在海马神经细胞中高表达 ,构建的pcDNA- ActRIP3表达载体在体外培养海马神经细胞中可有效表达ActRIP3蛋白 ,过表达ActRIP3可促进激活素诱导的海马神经细胞特异信号传导。结论　ActRIP3具有促进激活素信号传导作用 ,是介导激活素作用于海马神经细胞的关键性信号传导蛋白。     

混空燥层气脱氧技术现状及展望

含氧煤层气具有爆炸危险性,在开采、加工过程中,通常将其抽放排空.此举不仅对环境造成了严重的污染,而且浪费了宝贵的清洁能源.从节能与环保的角度出发,有必要对其进行分离净化和回收利用.通过脱氧工艺分离提浓,得到清洁、安全的瓦斯气体,可弥补能源短缺,改善能源结构,具有显著的社会和经济效益.针对煤层气混掺空气提出了两种脱氧思路,介绍分析了现役工艺中所采用的和极具发展前景的混空煤层气分离净化技术,力图在煤层气利用环节上取得突破.     

基于风险的食品消费隐性危害等级评估研究

恶化的环境对消费者食品消费会产生严重危害。这种危害分为显性和隐性。隐性危害进一步分为科技手段无法识别的危害、人群知识缺乏与人为因素造成的危害。对后者的危害识别进行了研究，并提出了危害识别与评估的危害关键语义模糊算法。算例表明该方法有效。     

蛋白质发泡法制备多孔氧化锆陶瓷

以卵清蛋白作为发泡剂，加入蔗糖调节料浆的粘度。通过改变氧化锆水介质料浆的固相含量，并加入蔗糖作为添加剂调节料浆的粘度，制备了不同气孔率的氧化锆多孔陶瓷。采用热失重分析确定卵清蛋白和蔗糖的分解温度，制定合理的烧结制度：借助扫描电子显微镜对不同条件下获得的多孔陶瓷的气孔结构和分布规律进行了分析，并对材料的气孔率及力学性能进行了研究。     

有机膨润土的制备及其对彩色喷墨打印纸性能的影响

研究了膨润土的有机改性及其对彩色喷墨打印纸性能的影响。结果表明,将钠基膨润土在DADMAC用量20%,反应时间3 h,反应温度80℃,pH值9的条件下进行改性,获得有机膨润土层间距稍微增大,但改性膨润土保持了原样品完整的体相结构。在彩喷纸涂料中,随着有机膨润土用量的增加,彩喷纸涂层光泽度、平滑度和表面强度升高。彩喷纸的白度、不透明度和油墨吸收性逐渐下降。而彩喷纸印刷色密度和色彩还原性能都随有机膨润土的加入有所改善。     

一种新的音视频同步解决方案的研究

针对视频会议系统中音视频不同步问题,在现有媒体同步策略基础上,提出了一种音视频同步综合解决方案,此方案能够避免因调整时钟对同步带来的影响,分别在发送端和接收端进行同步控制,并进行实验验证算法的有效性。实验结果证明,此方案可以很好地完成同步控制的任务,达到音视频的同步效果。     

轻量化Transformer目标跟踪数据标注算法

目的 基于深度模型的跟踪算法往往需要大规模的高质量标注训练数据集,而人工逐帧标注视频数据会耗费大量的人力及时间成本。本文提出一个基于Transformer模型的轻量化视频标注算法（Transformer-based label network,TLNet）,实现对大规模稀疏标注视频数据集的高效逐帧标注。方法 该算法通过Transformer模型来处理时序的目标外观和运动信息,并融合前反向的跟踪结果。其中质量评估子网络用于筛选跟踪失败帧,进行人工标注;回归子网络则对剩余帧的初始标注进行优化,输出更精确的目标框标注。该算法具有强泛化性,能够与具体跟踪算法解耦,应用现有的任意轻量化跟踪算法,实现高效的视频自动标注。结果 在2个大规模跟踪数据集上生成标注。对于LaSOT （large-scale single object tracking）数据集,自动标注过程仅需约43 h,与真实标注的平均重叠率（mean intersection over union,mIoU）由0.824提升至0.871。对于TrackingNet数据集,本文使用自动标注重新训练3种跟踪算法,并在3个数据集上测试跟踪性能,使用本文标注训练的模型在跟踪性能上超过使用TrackingNet原始标注训练的模型。结论 本文算法TLNet能够挖掘时序的目标外观和运动信息,对前反向跟踪结果进行帧级的质量评估并进一步优化目标框。该方法与具体跟踪算法解耦,具有强泛化性,并能节省超过90%的人工标注成本,高效地生成高质量的视频标注。