基于特征融合的核量化图像分类方法

局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。     

丙烯腈/醋酸乙烯酯/甲基丙烯磺酸钠三元水相共聚体系竞聚率的研究

根据该AN/VAC/SMAS三元共聚体系特征,根据竞聚率计算的原理,融合二元共聚和三元共聚的基础理论,利用核磁共振技术测定共聚物组成,用Mayo-lewis共聚物组成方程拟合实验数据计算竞聚率.同时研究了AN/VAC/SMAS三元水相共聚反应体系的特征,测定了该三元共聚体系表现竞聚率.     

氨氮废水降解技术进展

介绍了氨氮废水的主要来源，论述了氨氮废水降解的各种技术及其工艺过程，重点论述了生物处理技术及工艺、物理化学处理技术及工艺以及它们在工业中的应用和特点，并探讨了氨氮废水降解机制，综述了目前国内外研究进展状况。     

改性膨润土对甲基橙的吸附

在用Cu^2 A‘^3 Fe^3 对膨润土改性中，Fe^3 改性的膨润土对甲基橙的吸附性能最好，在振荡20分钟后即可达到吸附平衡。pH=3～7、用量为3g／L、25℃时对甲基橙的吸附量达到最大，在pH=7及常温条件下，铁基膨润土的用量为11g／L时，对浓度为250mg／L甲基橙的吸附量和去除率分别为22.2mg／g98．6％；对浓度为40mg／L的甲基橙去除率达97.1％。     

含盐次氯酸钠酮连氮法制备水合肼研究

研究了酮连氮法制备水合肼 ,并考察了原料次氯酸钠的质量浓度以及氯化钠的含量对合成的影响。试验结果表明 ,次氯酸钠的质量浓度对合成水合肼影响较大 ,而原料中氯化钠的含量对合成水合肼影响不大 ,但对分离提纯操作工艺有一定影响。     

CAU9901的高效液相色谱分析

报道了新型植物生长调节剂CAU9901的高效液相色谱分析方法。该方法快速简捷,精密度变异系数为0.49%,相关系数为1.000 4,准确度回收率在98.89%~100.1%之间。     

半导体光催化氧化在有机废水处理中的应用与研究进展

简要介绍了半导体光催化氧化降解有机物的作用机理,重点阐述半导体光催化氧化在处理有机废水中的应用,并就该技术之不足对其应用前景和发展方向作了展望。     

[Zn(BDC)(H2O)2]n: a novel blue luminescent coordination polymer constructed from BDC-bridged 1-D chains via interchain hydrogen bonds (BDC = 1,4-benzenedicarboxylate)

A novel coordination polymer [Zn(BDC)(H₂O)₂]_n 1 (where BDC = 1,4-benzenedicarboxylate), has been synthesized and characterized by X-ray diffraction. 1 crystallizes in the monoclinic space group C2/c, a=15.09(2) Å, b=5.058(7) Å, c=12.196(16) Å, β=103.62(2)°, , Z=4. The most striking feature of 1 is that it consists of a high-dimensional network structure constructed from BDC-bridged 1-D chains via interchain hydrogen bonds. The coordination sphere of the zinc(II) ion is a distorted tetrahedron completed by four oxygen atoms from two water molecules and two BDC ligands. BDC adopts the bis-monodentated (syn–anti) coordination mode linking two adjacent zinc(II) ions. 1 shows strong blue photoluminescence as the result of the fluorescence from the intraligand emission excited state.     

一种支持细粒度并行的SDN虚拟化编程框架

软件定义网络(software defined network,简称SDN)通过集中式的控制器提高了网络的可编程性,成为近年来网络领域非常热门的话题。以Openflow网络为代表的软件定义网络将逻辑控制与数据转发相隔离,为网络虚拟化技术提供了良好的平台。集中式的抽象与控制使得SDN虚拟化框架的处理效率成为主要瓶颈。现有的SDN虚拟化框架由于缺乏对细粒度并行的支持,为编程人员充分利用多核/众核资源、控制更大规模的网络带来了极大的挑战。为了提高SDN虚拟化框架的处理效率,提出一种新的SDN虚拟化编程框架,通过新颖的API和运行时,在框架内部支持细粒度的并行处理。该框架通过对网络中流和网络资源进行抽象,使开发人员可以直接通过划分流空间来定义不同的虚拟网络,利用无锁的编程方式对共享的网络资源和流进行操作。实验结果表明,该框架在逻辑控制的执行效率方面具有良好的可扩展性,可以创建出更大规模的虚拟网络,并对其进行更为复杂的控制。     

Time Deformation,Continuous Euler Processes and Forecasting

Abstract. A continuous Euler model has time‐varying coefficients. Through a logarithmic time transformation, a continuous Euler model can be transformed to a continuous autoregressive (AR) model. By using the continuous Kalman filtering through the Laplace method, this article explores the data application of a continuous Euler process. This time deformation of an Euler process deforms specific time‐variant (non‐stationary) behaviour to time‐invariant (stationary) data on the deformed time scale. With these time‐invariant data on the transformed time scale, one may use traditional tools to conduct parameter estimation and forecasts. The obtained results can then be transformed back to the original time scale. Simulated data and actual data such as bat echolocation and the US residential investment growth are used to demonstrate the usefulness of time deformation in forecasting. The results indicate that fitting a traditional autoregressive moving‐average (ARMA) model on an Euler data set without imposing time transformation leads to forecasts that are out of phase while the forecasts of an Euler model stay mostly in phase.