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IP技术在数据通信领域的巨大商业成功,并不能掩盖IP在提供话音通信、视频通信以及综合业务方面所面临的差距与挑战,透视到这些差距和挑战,并找到应对策略,才是电信界接纳IP、消化IP、发展IP应有的姿态。 相似文献
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对严重事故下β射线在核电厂内的分布特点进行了分析研究,在此基础上开展了严重事故下β射线作用在现场典型仪表时的辐照场分布计算,以及γ射线作用在同一对象中的辐照场分布计算。通过辐照能量等效的方法将β射线对典型仪表的损伤影响换算成一定比例的γ射线损伤影响,从而获得β射线对仪表损伤的定量化数据和不同试验材料对β射线的屏蔽性能数据,为严重事故下各类设备的辐照鉴定所使用的辐照剂量提供了定量的指标。该研究成果可直接应用于工程实践,用于指导严重事故仪表可用性分析、仪表鉴定以及仪表设计。 相似文献
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为掌握白垩系冻结砂岩动态压缩破坏机理,借助分离式霍普金森压杆对-30 ℃饱水砂岩开展不同应变率单轴冲击试验,结果表明:冻结砂岩动态损伤经历“线弹性变形、微裂纹演化、裂隙非稳定扩展、应变软化”4个阶段,损伤来源于初始宏细观缺陷与新生裂隙的交互演变,动态增长因子变化表明砂岩强度和变形的应变率强化效应显著;初始损伤由宏细观缺陷累加构成,不同尺度损伤缺陷耦合形成动态总损伤;单轴冲击压缩下岩石损伤演化呈正交异性,基于各向同性方程修正得到砂岩动态损伤本构关系,临界损伤是具备初始损伤、动弹性模量、动态抗压强度及峰值应变等指标特性的综合量;理论结果与试验曲线吻合良好,决定系数均>0.910,能较好反映冻结砂岩峰前段强度特征。 相似文献
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针对维吾尔语人称代词指代现象,提出利用双向长短时记忆网络(Bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)的深度学习机制进行基于深层语义信息的维吾尔语人称代词指代消解.首先将富含语义和句法信息的word embedding向量作为Bi-LSTM的输入,挖掘维吾尔语隐含的上下文语义层面特征;其次对维吾尔语人称代词指代现象进行探索,提取针对人称代词指代研究的24个hand-crafted特征;然后利用多层感知器(multilayer perception,MLP)融合Bi-LSTM学习到的上下文语义层面特征与hand-crafted特征;最后使用融合的两类特征训练softmax分类器完成维吾尔语人称代词指代消解任务.实验结果表明,充分利用两类特征的优势,维吾尔语人称代词指代消解的F1值达到76.86%.实验验证了Bi-LSTM与单向LSTM、浅层机器学习算法的SVM和ANN相比更具备挖掘隐含上下文深层语义信息的能力,而hand-crafted层面特征的引入,则有效提高指代消解性能. 相似文献
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采用Fe基氟化催化剂,由1,1,2,3-四氯丙烯(TCP)气相氟化合成2-氯-3,3,3-三氟丙烯(HCFO-1233xf),研究了反应温度、物料配比、接触时间对反应的影响,以及催化剂的寿命实验和再生实验。结果表明,最佳反应条件为:反应温度260℃,空速1 500 h~(-1),摩尔比HF∶TCP=15∶1,在此条件下,TCP的转化率100%,HCFO-1233xf的选择性98.9%,连续反应1 200 h后,TCP的转化率99%,HCFO-1233xf的选择性94%。 相似文献