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通过恒电流和脉冲电流技术在钛基表面制备磷酸钙,然后经热碱处理得到羟基磷灰石(HAP)涂层。利用X射线衍射(XRD)、红外光谱(FT-IR)和扫描电镜(SEM)等手段对涂层的结构及形貌进行了表征,并对涂层的耐腐蚀性进行了研究。结果表明,恒电流与脉冲电流技术均可在钛基表面电沉积羟基磷灰石涂层,所得的2种涂层均具有良好的生物相容性;与恒电流方法制得的涂层相比,脉冲电流技术制得的涂层更均匀、致密,与基体结合强度较高,在模拟体液中表现出较好的耐腐蚀性。 相似文献
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可致钝体系中金属阳极腐蚀行为新判据——EPR技术用于测定硫脲对不锈钢阳极腐蚀行为的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
将电化学动电位再活化(EPR)技术用于测定不锈钢在含有硫脲的H2SO4溶液中的阳极作用行为。考察了硫脲浓度、体系温度和介质酸度对EPR参数Ir/Ia和Qr/Qa的影响。实验结果表明EPR参数Ir/Ia和Qr/Qa能准确地反映硫脲对不锈钢阳极的作用行为,可以作为可体系金属阳极腐蚀行为的新判据。若Ir/Ia或Qr/Qa之值大于1,表明金属阳极加速溶解,Ir/Ia和Qr/Qa越大,金属阳极溶解反应的速率就越大。 相似文献
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学报章语言风格多样,编辑加工的语言风格与原稿的语言风格相吻合,使章的外部语言与内部逻辑、表现形式与表达内容和谐地统一起来。 相似文献
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基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度学习的序列标注模型所替代。梳理无监督关键词抽取的限制性、分类模型在关键词抽取中的优势与不足、以及现有的深度学习对关键词抽取技术发展的帮助,重点分析整体关键词抽取技术的发展中卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的关键词抽取方法,并归纳现有方法的优缺点与发展趋势。此外,深度学习虽然在关键词抽取领域发挥了重要的作用,但其自身也存在着依赖大规模带标签样本、训练时间长与复杂度高等缺陷,需要在未来发展中进行解决。为确保分析过程的真实性,利用6个舆情新闻数据集和2个小型数据集进行实验复现,实验结果与文中理论分析一致。在此基础上,对关键词抽取技术及其所面临的困难和挑战进行梳理和分析,并针对现存问题对该领域的发展前景加以展望。 相似文献
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针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样... 相似文献