景德镇青白瓷起源与发展的探讨

景德镇是宋元时期青白瓷的产地代表。本文分析了景德镇早期青白瓷的胎釉化学组成与同时期景德镇青瓷和白瓷化学组成之间的关系，以及与其制瓷原料化学组成之间的联系；探讨了宋元时期青白瓷胎、釉配方的发展及显微结构的差异。结果表明，青白瓷可能起源于五代白瓷的烧制，并在其后的生产过程中不断改进坯釉料配方，成品率和质量不断得以提高。     

塑料中添加剂的萃取分离

为了分析塑料中的未知添加剂。常需要将添加剂从塑料中分离出来。这通常采用萃取法。即利用不同物质在选定溶剂中溶解度的不同以将混合物（塑料）中的各组分分离（基体树脂及添加剂）。现在可供采用的萃取方法很多，除了传统的溶剂沉淀萃取外。还有近代的超临界液体萃取、微波萃取、高压溶剂萃取等。在选用萃取方法时，除了实验室条件外，常需考虑下述因素：样品的粒径；添加剂的摩尔质量；添加剂与基材之间的相互作用（例如添加剂是否与基材形成化学键）；添加剂在所选择溶剂中的溶解度；溶剂在基材中的扩散速率；萃取的温度和萃取时间：样品的稳定性。     

局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络

憎水性等级(Hydrophobicity Class,HC)是衡量绝缘子性能的重要指标之一。在实际环境的多种因素作用下绝缘子伞裙表面存在局部憎水性差异,为了准确识别绝缘子的性能,本文提出了一种基于深度学习的局部自适应绝缘子检测与憎水性分类模型。首先,通过绝缘子分割模块分离绝缘子与背景区域,为后续针对绝缘子区域的操作提供分割信息;然后将绝缘子区域划分为固定大小的图像块,在缩小分辨率减小运算难度的同时保留了绝缘子表面的细节信息;最后通过憎水性分类模块分析图像块内绝缘子的憎水性。实验使用巡检维护现场的绝缘子图片作为样本集,分阶段构建模型,分别对分割阶段和憎水性分类阶段的准确性进行评估。实验结果显示分割阶段模块能有效识别绝缘子和背景区域,交叉验证的测试集准确率均大于97.21%,并且憎水性分类阶段模块能准确分析绝缘子憎水性,对140幅测试图片的识别准确率达到98.65%。经过实验证明本文提出的模型在复杂自然环境中检测绝缘子性能是一种有效的解决方案。     

无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检方法研究

针对无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检能力不足的问题,本文提出了一种不依赖先验地图的无人机巡检方法。首先,无人机搭载激光雷达,通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法进行实时场景构图,并基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法对构建的全局栅格地图进行边界搜索;其次,针对传统RRT算法难以判断环境地图完整性、保障巡检全面性的问题,提出了一种基于数字图像处理的边界检测方法。通过Canny算子对实时构建的地图进行边缘检测,并对地图进行完整性评估。最后,为验证本文提出方法的有效性,在江苏无锡处某220kV电力管廊的仿真模型中进行验证,分别采用RRT算法和本文改进算法进行自主巡检测试,结果表明本文提出的算法相比RRT算法可提升21.8%的巡检覆盖率。     

离子膜电解槽的腐蚀情况浅析

介绍了离子膜电解槽在生产运行过程中的腐蚀现象，讨论了产生腐蚀的原因。     

国外以合成生物高聚物为基的可降解塑料

目前国外有三类重要的生物降解塑料,第一类是以天然高聚物为基的,第二类是以天然单体合成的高聚物为基的,第三类是以发酵过程生产的高聚物为基的。第一类已有大量论文报道,本文只综述第二类及第三类生物降解塑料的制造、特点、应用及发展现状和前景。     

利用鸡粪为原料生产保水有机肥

从国内肥料使用的发展趋势和养鸡业的现状和发展出发，分析了当前大型养鸡场中鸡粪产生的环境污染问题及鸡粪肥料化利用的可能性，介绍了一种以新鲜鸡粪为原料，经EM菌群发酵，添加一定量的保水剂生产保水有机肥的生产工艺，产品经使用效果良好。     

基于多子群的社会群体优化算法

社会群体优化算法(social group optimization,SGO)是一种基于社会群体学习而提出的一种新型优化算法。针对社会群体优化算法易于陷入局部最优问题,提出了一种多群社会群体学习算法（MPSGO）。本算法采用多子群学习方法,对算法两个阶段的个体学习方法进行改进,在维持群体收敛性能的前提下提高群体多样性,同时对部分个体中引入量子学习,使个体学习的有用信息得以增强;此外,每隔一定代数对子群进行随机重组,既能保证各子群个体充分进化,又维持了子群多样性。在设计算法的基础上,分析了其收敛性和多样性;通过与其他四种算法进行对比实验,验证了改进后算法性能更优。     

互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

在我国金融科技不断创新的背景下,互联网金融平台中通过网络分析技术开展用户风险识别已经成为当前的热点技术发展方向。以某互联网金融平台的用户交易数据为对象,通过分析其中借贷逾期违约的传播行为,提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户。在构建基于阈值传播和随机传播的SIS模型和SIR模型基础上,将模型转换为可评价用户风险值的算法,并进一步与实际违约数据进行验证对比。对比结果显示在前5%和10%高风险群体划分条件下,算法具有较高的召回率和良好的结构关联性。     

重组G145R HBsAg亲和纯化方法的建立及其应用

目的建立重组乙型肝炎病毒G145R变异HBsAg抗体亲和纯化方法。方法用抗-HBs单克隆抗体(D12- McAb)制备亲和层析胶,对2A8细胞(分泌G145R变异HBsAg)培养上清盐析物进行亲和纯化。采用SDS-PAGE、Western blot及ELISA,对纯化产物的纯度、特异性、含量和回收率进行鉴定,并与同法纯化的HBsAg阳性血清及r-wHBsAg提取物进行比较。结果D12-McAb对重组真核表达G145R变异HBsAg、HBsAg阳性血清及r-wHBsAS三者具有相似的亲和性,产物纯度分别为90.3%、95.2%和93.1%,回收率分别为43.3%、72.0%和66.4%。结论已成功地建立了重组G145R变异HBsAg抗体亲和纯化方法,为G145R变异以及其他HBV免疫逃逸变异感染的深入研究奠定了重要的技术基础。