热浸镀锌铝镁镀层钢板硅烷涂装性能评价

以热浸镀纯Zn镀层板为对比，对具有不同表面状态(涂油或钝化)的热浸镀锌铝镁(ZM)镀层平板及双拉变形板在汽车主机厂进行了硅烷电泳处理，随后对其硅烷膜和电泳漆膜的品质进行了评价。结果表明：ZM镀层板的硅烷涂装性能优于纯Zn镀层板；变形对纯Zn镀层和ZM镀层的涂装性能无明显影响，但表面钝化会明显降低电泳漆膜的附着力和耐蚀性。     

地域文化之共时性呈现——以云南省博物馆新馆、云南省大剧院、云南省文苑为例

该文在共时性的视角下，对位于官渡古镇旁相同时间、相同地点、相同政治背景下建设的云南省博物馆新馆、云南省大剧院、云南省文苑以类型学方法从“类型—原型、空间图式—建筑形构、场地环境”角度进行研究解析，发现三者在地域文化元素的选择、呈现、表达上展现出三个不同时代的遗存痕迹及历史局限。希望以此三个案例的对比及解析，批判性地反思地域文化呈现背后的深层意义并给建筑设计的地域性探索带来更多启示与思索。     

融合机载LiDAR和高光谱影像的土地利用分类

高光谱影像具有丰富的波谱和纹理信息，机载LiDAR点云数据包含了地物高密度、高精度的三维信息。分别从两种数据中提取地物的光谱特征、纹理特征和高度特征，并进行不同的特征组合，然后采用随机森林分类器进行地物分类实验。结果表明，机载LiDAR点云和高光谱数据在地物分类方面具有很强的信息互补性；融合了LiDAR高度特征的总体分类精度和Kappa系数均优于仅使用高光谱影像，其中“PCA+NDVI+GLCM+CHM”的特征组合总体分类精度和Kappa系数最高，分别为85.96%和0.81;与未加入LiDAR特征的组合相比，总体分类精度提高了5.33%。     

8种烟用天然香料的糖酸组分含量及特征

为考察烟用天然香料中重要非挥发性味觉成分的构成方式，分别采用高效液相色谱-蒸发光散射检测法（HPLCELSD）和离子色谱法（IC）测定香料中糖酸组成、含量，根据糖酸比结果选取梅子提取物及葡萄汁作为试验对象，改变其糖酸比后注射入空白卷烟进行感官质量评价。结果表明：（1）从糖的总体含量来看，枫糖含量最高占香料总质量67.16%；杏子提取物与葡萄汁中的麦芽糖、梅子提取物中的D-山梨糖醇、枫糖中的蔗糖、苹果汁中的果糖占主导地位。（2）从酸的总体含量来看，梅子提取物含量最高；苹果汁中苹果酸、杏子提取物、梅子提取物、杨梅提取物中柠檬酸占主导地位。（3）苹果汁、枣子酊的糖酸含量比介于20～60，葡萄汁、枫糖的糖酸比高于60，杏子提取物、梅子提取物、杨梅提取物的糖酸比低于20。改变糖酸比可以对卷烟香气指标、烟气指标、口感指标产生影响，对于糖酸含量差异较大的天然香料可以通过调整糖酸比，或者将糖酸比较为极端的若干种天然香料进行一定比例混合来增加其可用性。     

孪生神经网络在抽油系统故障诊断中的应用

人工智能诊断技术可在不同的数据和环境下进行自适应，从而大大提高故障诊断效率。由此提出了一种智能故障诊断方法，用于油田抽油系统的故障检测。现有的方法多采用神经网络技术，通过分析油井示功图来实现诊断。然而，实际采集到的油井示功图数据非常有限且类别不平衡，导致深度卷积神经网络容易出现过拟合。为了解决这个问题，提出采用预训练孪生神经网络方法。在一个较大的数据集上训练一个比较模型，用于判断图像之间的相似度。这个模型能够输出不同图片之间的相似度。利用预训练好的模型，在功图识别任务上进行微调，通过提取和融合2张图片的特征向量，输出它们之间的相似度。研究结果表明，预训练孪生网络模型能够很好地解决小样本问题，特别适用于功图识别这类任务。试验结果显示，该方法在小样本量功图识别任务上表现出色，具有高精度的故障诊断能力，满足抽油系统智能故障诊断要求。预训练孪生网络模型在小样本量功图识别任务上表现良好，为油田抽油系统的智能故障诊断提供了有效的解决方案。     

自然修复因素对生产建设项目工程堆积体土壤流失影响探究

以安徽省淮河干流一般堤防加固工程（蚌埠段）为例，在施工期选取具有典型代表性的工程堆积体、地表翻扰型一般扰动地表和工程开挖面单元作为研究对象，采用控制变量法，通过比较《生产建设项目土壤流失量测算导则》测算模型计算结果与土壤流失量实际监测结果，论证自然修复因素对工程堆积体土壤侵蚀的切实影响，以期为生产建设项目工程堆积体土壤流失测算模型修正提供参考。     

“两手发力”推进农村水资源节约集约利用——以云南省陆良县、元谋县为例

针对农田水利建设痛点，探索总结出社会资本参与农村农田水利建设与管理的投融资机制，以“两手发力”为着力点，积极推进水资源节约集约利用。以云南省陆良县和元谋县为例，介绍了农田水利建设实用案例、相关经验和模式，展望了“两手发力”在农村水利的发展方向。     

用超级电容器驱动激光起爆BNCP的技术研究

为了研究基于超级电容驱动激光起爆的作用规律,建立了基于超级电容驱动的激光输出时域模型,设计了超级电容驱动激光起爆装置,获得了在不同容值和放电电压下激光的输出波形,测试数据与数值仿真数据基本吻合。利用超级电容驱动激光起爆装置研究了以高氯酸·[四氨·双(5?硝基四唑)]合钴(Ⅲ)(BNCP)为始发药、JH?14为输出装药的激光起爆器起爆规律。结果表明,基于超级电容驱动的激光起爆时间随着放电电压的升高而显著降低,降幅最大达71%,随电容容值的增大略有降低,降幅约32.1%,起爆能量均在0.037～0.057 mJ,起爆能量利用率随放电电压升高、电容值增大而降低,在放电电压13.5 V,电容120 mF的测试条件下,起爆作用时间最快为14.8μs,实现了超级电容驱动激光快速起爆。     

麦汁低热负荷煮沸技术与装备研究

为阐明麦汁煮沸过程中特征组分与热负荷的关系，从蒸馏的视角综述低压动态煮沸技术、塔提馏技术、薄膜闪蒸技术、膜蒸发技术和湍流膜自蒸发技术等麦汁低热负荷煮沸技术，并在传统热能回收技术的基础上，探讨热电联产技术在低热负荷煮沸系统中回收其所产生的低品位余热的应用前景。结果表明，通过新技术的应用，使得总煮沸蒸发率低于4.5%，甚至不足1%，远低于传统常压煮沸的8%；热电联产技术将成为采用低热负荷煮沸技术的啤酒厂回收低品位热能的第3种选择。研究为麦汁低热负荷煮沸技术的研究与开发提供全新视角。     

基于残差门控图卷积网络的源代码漏洞检测

软件漏洞是导致网络安全事故的一项重要因素。针对现有静态代码分析工具存在较高的误报率与漏报率问题，提出了一种基于残差门控图卷积网络的自动化漏洞检测方法。首先将源代码转换成包含语义、语法特征信息的代码图数据，然后使用残差门控图卷积神经网络对图结构数据进行表示学习，最后训练神经网络模型来预测代码漏洞，实现了C/C++函数代码自动漏洞检测。该方法采用VDISC数据集来验证有效性，检测结果的F1值（CWE-119漏洞类型）达到了76.60%，并与基线方法相比，F1值分别提高了9.46个百分点、7.24个百分点、5.67个百分点、8.42个百分点，所提方法有效提高了漏洞检测能力，证明了该方法的有效性。