2205双相不锈钢摩擦焊接头显微组织及微区蠕变性能

对2205不锈钢进行连续驱动摩擦焊接,通过光学显微镜观察接头显微组织,利用纳米压痕仪对接头组织中铁素体(δ相)和奥氏体(γ相)进行硬度测试及压痕蠕变行为分析。结果表明,摩擦焊接头由塑性变形区及焊合区构成,变形区内γ相与δ相相比,因塑性流动而硬化的现象更为显著,且具有更高的纳米硬度和弹性模量;基于保载过程中应变率和硬度对数关系,经线性拟合得到蠕变应力指数n,能够较好地反映δ相和γ相的蠕变特性,而且纳米硬度值越高,蠕变应力指数越小。     

基于光纤耦合器的全光纤链路锁相控制

提出了一种基于光纤耦合器的全光纤链路锁相方法。通过光纤交叉互联使得出射光束与本振激光之间以及光纤端面后向回光相互间在光纤耦合器内进行干涉以获得性能指标,利用随机并行梯度下降算法(SPGD)对性能指标进行盲优化控制,实现多路出射光束在光纤端面处的相位锁定。首先建立了这种锁相方法的模型,讨论其锁相控制的稳态条件。搭建了两路全光纤链路锁相实验,并对两路出射光纤激光进行准直发射,通过相机获得的远场干涉条纹图像来判定锁相精度。实验结果表明,在引入正弦相位扰动幅值4个波长和频率2 Hz的情况下,该锁相方法能够将10 s长曝光图像条纹对比度从开环时的0.25提升至闭环时的0.82,单帧短曝光图像条纹对比度从开环时的0.65提升至闭环时的0.98。     

SephadexLH-20纯化红松松球鳞片多酚及其体外抗氧化研究

为了得到高纯度红松松球鳞片多酚样品和初步评价其抗氧化活性,采用葡萄糖凝胶LH-20对红松松球鳞片多酚的初级纯化物进行二次精制,得到了纯度为95.86%的多酚样品。该多酚样品对DPPH自由基、ABTS自由基和羟自由基具有良好的清除作用,IC50分别为20.48、86.59μg/mL和0.45mg/mL;对铁离子（Fe3+）和铜离子（Cu2+）具有很强的还原能力,其还原铁离子（Fe3+）能力与V C相近,还原铜离子（Cu2+）能力略低于V C;对亚铁离子具有一定的螯合作用,其IC50为2.14mg/mL;对卵黄脂质过氧化具有明显的抑制作用,其IC50为0.33mg/mL。      

基于聚类分析的内核恶意软件特征选择

针对现有基于数据特征的内核恶意软件检测方法存在随特征的增多效率较低的问题,该文提出一种基于层次聚类的特征选择方法。首先,分析相似度计算方法应用于数据特征相似度计算时存在的困难,提出最长公共子集并设计两轮Hash求解法计算最长公共子集;其次,设计基于最长公共子集的层次聚类算法,有效地将相似特征聚类成簇;在此基础上,设计基于不一致系数的内核恶意软件特征选择算法,大大减少特征数,提高检测效率。实验结果验证了方法的有效性,且时间开销在可接受的范围内。     

面向大数据分析的在线学习算法综述

大数据时代,越来越多的领域出现了对海量、高速数据进行实时处理的需求.如何对大数据流进行抽取转化成有用的信息并应用于各行各业变得越来越重要.传统的批量机器学习技术在大数据分析的应用中存在许多限制.在线学习技术采用流式计算模式,在内存中直接进行数据的实时计算,为流数据的学习提供了有利的工具.介绍了大数据分析的动机与背景,集中展示经典和最新的在线学习方法与算法,这种在线学习体系很有希望解决各种大数据挖掘任务面临的困难与挑战.主要技术内容包括3方面: 1) 线性模型在线学习;2) 基于核的非线性模型在线学习;3) 非传统的在线学习方法.各类方法尽量给出详细的模型和伪代码,讨论面向大数据分析的大规模机器学习研究与应用中的关键问题;给出大数据在线学习的3种典型应用场景,并探讨现今或将来在线学习领域进一步的研究方向.     

面向大数据流的多任务加速在线学习算法

多任务在线学习框架采用直接数据处理的流式计算模式,是大数据流分析很有前途的一种工具.然而目前的多任务在线学习算法收敛率低,仅为O(1/〖KF(〗T〖KF)〗),T为算法迭代次数.提出一种新颖的多任务加速在线学习算法ADA-MTL(accelerated dual averaging method for multi-task learning),在保持多任务在线学习快捷计算优势的基础上,达到最优收敛率O(1/T\\+2).对多任务权重学习矩阵W\\-t的迭代闭式解表达式进行了推导,对提出算法的收敛性进行了详细的理论分析.实验表明,提出的多任务加速在线学习算法能够更好地保障大数据流处理的实时性和可伸缩性,有较广泛的实际应用价值.     

基于二阶统计量的非平稳源盲提取算法

利用非平稳信号自身的时序结构,采用一阶线性预测模型,提出了一种基于二阶统计量的批处理非平稳源盲提取算法。仿真实验表明该算法是有效的。     

型号实物竞标样机研制项目管理实践

当前,采用实物竞标的方式确定研制单位已成为装备研制立项的常用手段.通过对比分析型号竞标项目与正式型号研制项目的差别,结合单位实际,对型号研制项目管理流程进行裁剪和优化,建立项目启动、方案设计、试验验证、总装交付4个阶段的竞标样机研制管理流程.通过统筹内外部试制加工资源、加强进度节点管控等措施实现竞标样机的快速研制与按期...     

Improved sensing performance of WO3 nanoparticles decorated with Ag and Pt nanoparticles

Gas sensors built with metal oxide semicon-ductors have attracted tremendous attention due to the growing demand for the detection of inflammable,explo-sive and...     

A Novel Human Antibody,HF, against HER2/erb-B2 Obtained by a Computer-Aided Antibody Design Method

Fully human antibodies have minimal immunogenicity and safety profiles. At present, most potential antibody drugs in clinical trials are humanized or fully human. Human antibodies are mostly generated using the phage display method (in vitro) or by transgenic mice (in vivo); other methods include B lymphocyte immortalization, human–human hybridoma, and single-cell polymerase chain reaction. Here, we describe a structure-based computer-aided de novo design technology for human antibody generation. Based on the complex structure of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)/Herceptin, we first designed six short peptides targeting the potential epitope of HER2 recognized by Herceptin. Next, these peptides were set as complementarity determining regions in a suitable immunoglobulin frame, giving birth to a novel anti-HER2 antibody named “HF,” which possessed higher affinity and more effective anti-tumor activity than Herceptin. Our work offers a useful tool for the quick design and selection of novel human antibodies for basic mechanical research as well as for imaging and clinical applications in immune-related diseases, such as cancer and infectious diseases.