关于水泥助磨剂小磨试验方法的探讨

0引言 近几年,我国水泥助磨剂企业发展迅速,产品的种类繁多,质量也参差不齐,性质各异,客观上存在着助磨剂产品的质量安全性和使用有效性问题。水泥企业通常在使用助磨剂之前要对助磨剂产品进行一系列（小磨和大磨）试验,根据试验结果对种类繁多的助磨剂做出评价和选择,     

基于合并的DTN订阅查询传输协议

DTN是从自组织无线网络中抽象出来的网络模型,它不要求网络的全连通,因此更适合实际自组网的需求。大部分DTN传输协议研究的是如何把数据高效、无区分地传给汇聚点。本文提出的基于合并的DTN订阅查询传输协议(如SMR),充分利用DTN节点自身的处理能力,能够在有限的时间内利用节点间的每一次相遇机会尽可能多且有效地传输有用信息。实验结果显示,随着传输时间的延长,SMR在DTN广播式订阅查询系统和洪泛式订阅查询系统中都显示了良好的性能,增强了DTN订阅查询系统的实时性需求。     

分布式环境下基于马尔科夫链的图流三角近似计算

图三角数量的计算是计算网络聚集系数和传递性的重要步骤.大数据背景下,以采样为策略的近似计算成为图三角计算的主要方法,然而此类方法面临时空消耗和计算错误性两大难题.本文提出了一种针对图流的基于马尔科夫链的图三角近似计算算法,该算法以窗口作为图流处理单位,将马尔科夫链与采样相结合,保证降低错误率的同时实现动态适应内存空间的变化.实验显示,相较其他三角形近似计算算法,该算法在错误率上降低2~4倍,时间消耗上也有很大改进.     

氧化铝增强无机硅酸锌耐蚀抗磨涂层的研究

无机硅酸锌涂层常用于大型金属结构件的重防腐保护。文中对氧化铝增强无机硅酸锌涂层进行了研究，结果表明;在试验条件下，氧化铝增强无机硅酸锌涂层的耐蚀性提高了6倍；涂层的滑动摩擦因数为0．2左右，耐磨损性能提高了3倍。氧化铝增强无机硅酸锌涂层为钢铁材料表面的防护提供了新思路和新方法，具有广阔的应用前景。     

感应加热熔敷微米和纳米碳化钨复合涂层的研究

用感应加热熔敷法在Q235钢表面获得微米和纳米碳化钨复合涂层，并用扫描电镜、X射线衍射分析仪、显微硬度计等仪器对涂层的微观结构及显微硬度进行了研究。结果表明，涂层与基体问形成了牢固的冶金结合，并伴有大量的合金元素在二者间相互扩散。     

面向复杂网络的异构网络表示学习综述

异构信息网络包含丰富的节点信息和链接信息,具有复杂异质性、高稀疏性、属性高维性等特性,这些特性给网络表示学习任务带来了巨大的挑战。异构网络表示学习通过在嵌入过程中将多样化的异质信息和结构信息进行有效融合,学习得到更有利于下游机器学习任务的低维特征向量。从异构网络表示学习方法的研究粒度出发,对近年的研究现状进行了比较全面的分析和讨论。首先探讨网络表示学习的产生动机,阐述了近年的异构网络表示学习的研究历程;然后对具有代表性的算法模型进行分类讨论,归纳其主要的研究内容和所使用的嵌入技巧。最后给出了未来工作中异构网络表示学习可能的研究方向和比较有价值的研究内容。     

SCBT-index:基于谱编码的子图索引算法

随着图模型规模的扩大,单机算法难以适应大规模数据集下的子图查询.而现有的分布式算法基于无索引的简单遍历,join过程容易出现内存溢出,而且查询图分布异常时易出现负载不均衡.提出了一种基于谱编码的二叉索引树（SCBT-index）,首先对数据图中的顶点谱编码,根据编码信息构建二叉索引树.然后对查询图使用最小查询计划进行分解,最后join过程使用3个剪枝策略：基于拓扑结构的预剪枝、序列化join和基于分布式下的join优化.实验结果表明,SCBT-index在图集下的综合性能优于现有主流算法,单图下的查询时间为现有算法的1/2到1/4.     

基于学习型哈希的在线近邻查找算法

基于哈希的近邻查找技术在图像检索、文本匹配、数据挖掘等信息检索领域均有广泛应用.该技术将原始数据通过哈希函数压缩成低维的二进制编码,然后在海明距离下排序检索,具有快速高效且维度不敏感的优势.但是,目前学术界针对流数据的实时在线哈希学习方法的研究很少,而且基本没有讨论哈希函数的更新频率和稳定性问题.针对这一问题,通过增加置信区间来减少更换哈希函数的频率,并构造在线学习的目标函数,使得算法尽可能保持稳定,且快速收敛.为了验证所提出算法的效率和有效性,在公开数据集上与同类的OSH、OKH在线哈希算法进行比较,比较结果表明,所提出的算法在平均准确率和训练时间上有一定优势.