基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型研究

食品舆情实体关系抽取是构建食品舆情知识图谱的关键技术,也是当前信息抽取领域的重要研究课题.针对食品舆情中常出现的实体对多关系问题,在卷积神经网络(convolutional neu-ral network,CNN)中引入基于位置感知的领域词语义注意力机制;在双向长短时记忆(bidirectional long shor...     

典型光电系统的数字孪生技术

数字孪生技术将多学科多物理场的系统通过多维异构时序数据进行统一设计和管理,可构建高保真度的数字化镜像模型。本文基于此项技术,对典型光电系统的数字化模型提出了构建的思路和方法;同时结合场景要素本征物理特性分析,描述了高真实感红外场景数字孪生仿真的关键技术。数字模型和场景仿真的有机结合能够准确地实现光电系统的实时交互和迭代运行及优化,高效高质量地缩短产品的研制周期。     

水-土复合堵塞炮眼爆破方法研究

传统的隧道深孔爆破采用纯炮泥堵塞炮眼,炸药的有效能量利用率不高,炸药单耗量大.针对这种情况,提出了一种隧道水-土复合堵塞炮眼爆破方法.该法利用水-土复合代替纯炮泥堵塞炮眼,利用水的不可压缩性和炮泥的堵塞作用,减少冲击波在传播过程中的衰减,相对延长了爆生气体的作用时间,提高了岩石的破碎度和炸药的有效能量利用率,降低了粉尘,节省了炸药.     

考虑多重约束和计划-市场协调的跨省跨区月度购电决策

随着电力市场的逐步放开,省外低价电的注入给受端电网购电决策带来了巨大的挑战.为此,对计划、市场不同购电渠道的购电成本进行分类和梳理,分析跨省区购电所需遵循的一系列约束,提出计划-市场协调的跨省跨区月度交易决策框架,并建立省级受端电网跨省跨区月度购电决策模型.以总购电成本最小为目标,考虑省内潮流安全约束、特高压直流联络线...     

基于超分辨率改进Faster R-CNN的点阵结构内部缺陷判识方法

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线微聚焦CT扫描金属点阵结构获得原始输入图片,在Faster R-CNN(Faster region-based convolutional neural networks)框架的基础上,改进原有特征提取网络,开发图像超分辨率重建模块。通过对工业CT图片的局部细节特征增强,实现了快速有效地识别细小缺陷的类型,以及缺陷位置信息的标注。试验证明,改进Faster R-CNN模型对金属点阵结构样件内部的两种典型细小缺陷识别的平均正确率高达93.5%。研究结果表明,通过超分辨率网络对图像进行放大,可以提高细小缺陷的特征提取,通过加深网络加强特征学习,从而实现了点阵结构内部细小缺陷的自动判识。     

基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定精度试验研究

几何参数误差是影响工业机器人定位精度的主要误差源,约占总误差的80％以上.基于圆点分析法(circle points analysis,CPA)所标定的几何参数与机器人的实际结构相关,并且能够将几何参数误差与其他误差源解耦.研究表明CPA方法的测量策略对其标定精度具有较大影响.针对基于CPA方法的串联工业机器人运动学标...     

原材料及工艺参数对土壤聚合物性能的影响

采用正交试验方法,全面研究了硅酸钠溶液模数、浓度,高岭土煅烧温度、煅烧时间以及液固比对土壤聚合物抗压强度、净浆扩展度和凝结时间的影响,并对土聚反应产物进行了初步探讨.研究结果表明:(1)各因素对土壤聚合物3 d抗压强度均有特别显著的影响;除了硅酸钠溶液模数外,其他因素都对土壤聚合物7 d抗压强度有特别显著的影响;只有液固比对土壤聚合物28 d抗压强度有特别显著的影响.(2)硅酸钠溶液浓度和液固比对土壤聚合物净浆扩展度的影响特别显著.(3)各因素对土壤聚合物凝结时间的影响不显著.(4)土聚反应生成的产物是无定形的,它可能是单硅铝酸土壤聚合物(PS)和双硅铝酸土壤聚合物(PSS)的复合物.     

面向配电网不停电作业装置的高性能电力电容器介质材料制备

随着配电网高可靠性作业的发展,不停电作业装置是配电网运检的必备工具之一.电力电容器是配电网不停电作业装置中配电单元、AC/DC电源变换单元等的能源储存核心单元,其高性能化、轻型化和小型化是其发展的一个关键.为制备新型高储能密度的电力电容器用介质材料,利用磁控溅射技术在Pt/Ti/SiO2/Si基底上制备Ba(Sn0.3...     

贵溪鲍家矿业公司选别工艺改造实践

根据原矿的矿物特性,在试验研究的基础上,将原混合浮选工艺改造成优先浮选工艺,产出了合格的单一铅、锌精矿产品,从而调整了产品结构,取得了较好的选矿技术指标,公司新增经济效益明显.     

掺杂pH敏感性智能纳米容器BTA@MSNs-SO3H-PDDA碳钢智能防腐涂层的制备及性能研究

针对传统有机涂层在使用过程中易出现裂纹或缺陷,从而导致涂层保护提前失效的问题,在构筑富含缓蚀剂BTA的pH敏感性智能纳米容器BTA@MSNs-SO₃H-PDDA的基础上,制备了一种掺杂BTA@MSNsSO₃H-PDDA的智能防腐涂层。通过扫描电镜、动态光散射粒度分析、X射线衍射分析、Fourier红外光谱、热重分析和紫外可见光谱对BTA@MSNs-SO₃H-PDDA的结构和性能进行了表征。采用电化学阻抗谱和盐雾加速腐蚀实验对智能涂层进行了性能评价。结果表明:BTA@MSNs-SO₃H-PDDA近似呈球形,平均粒径为718 nm,装载BTA的量约为13.37%,可灵敏地响应p H值变化而加速释放BTA分子。基于BTA@MSNs-SO₃H-PDDA的智能涂层对碳钢腐蚀具有显著的智能防护性能。