平板硫化机动模板强度分析的理论计算方法研究

将平板式橡胶硫化机的动模板实体模型进行简化，依据材料力学的理论知识对简化后的模型进行弯矩和应力计算，并且通过电阻应变实测与理论计算结果进行对比。最后根据计算结果提出了合理的改进结构。这种研究方法对平板硫化机动模板设计起到了一定的参考作用。     

浅谈中职学校计算机专业改革

随着计算机在各行各业的普及,社会对各类计算机综合人才的需求也越来越多,这对中职院校计算机专业来说面临巨大的机遇,但中职生毕业不被社会看好,就业不甚满意.如何改进计算机教学成为每个职教老师需要思考的问题.计算机专业的建设和课程的设置,应该得到足够的重视,进行必要的调整和改革,才能使通过中专计算机教育培养出来的学生在社会上有一定的竞争力,使中专的计算机教育事业更加蓬勃发展.     

分布式光伏高比例接入的国外经验及实践启示

分布式光伏接入电网比例逐渐提高,为电网带来一系列问题,可借鉴国外经验为解决相关问题提供实践参考.首先,总结了作为欧洲能源转型先行国之一的德国在可再生能源法案和分布式光伏接入标准等方面的相关经验.然后,梳理了英国伦敦"8·9"停电事故案例中分布式光伏及其防孤岛保护在事故进程中的表现及产生的影响.最后,结合相关国外经验、我...     

气相色谱-质谱联用法测定塑料食品接触材料中3种非邻苯塑化剂含量及其迁移量

建立了气相色谱-质谱联用法测定塑料食品接触材料中3种非邻苯塑化剂含量及其迁移量的方法。结果表明,3种目标化合物在质量浓度0.1～10 mg/L的范围内线性关系良好,相关系数r均大于0.999。3种非邻苯塑化剂在塑料食品接触材料中含量的定量限为10 mg/kg,迁移量定量限为0.1 mg/kg。选取4种塑料食品接触材料及4种食品模拟物为基质,在高、中、低3水平下加标回收率为82.7%～110%,相对标准偏差为0.279%～7.97%。利用该方法检测市售80批次塑料食品接触材料,有10批次PVC保鲜膜的。己二酸二(2-乙基己基)酯(Di(2-ethylhexyl) adipate, DEHA)和环己烷-1,2-二羧酸二异壬酯(Diisononyl hexahydrophthalate, DINCH)含量及迁移量有检出,接触油脂性食品时需考虑迁移风险。该方法前处理简单、重复性好,可为今后对食品接触材料中非邻苯塑化剂的安全性评价提供科学依据和技术支持。     

滨州市涉河建设项目管理存在问题及对策探析

以滨州市涉河项目监管为例,分析了滨州市涉河建设项目管理实践中存在的问题,提出了建章立制、严格项目管理、创新河道巡查机制、河道执法规范化建设等一系列对策措施,以期进一步规范涉河建设项目监管,保障水利工程安全运行,改善河湖生态环境。     

麦汁的生物酸化技术

作者研究了以德氏乳酸杆菌为生产茵种，以未添加酒花的麦汁作为培养基生产乳酸的主汁生物酸化技术，用于调节啤酒生产过程pH值。确定5^#乳酸菌的最适生长温度为42℃，最佳生物酸化麦汁质量分数为14％。研究表明，液体培养基的组成对该菌产乳酸有较大的影响。生物酸化麦汁调酸比约为1.40左右，不会对成品啤酒风味产生太大的影响。     

基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法

为了能够随着数据库的增加、删除和修改而快速有效地挖掘出频繁闭项集,根据CHARM算法提出了一种基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法。该算法采取分类处理的策略对变化数据进行挖掘,运用IT对的特性从已挖掘出的结果中快速过滤出仍然有效的信息,实现频繁闭项集的更新。实验结果表明该算法是快速有效的。     

基于约束的最大频繁项集挖掘算法

为了解决目前带约束的频繁项集挖掘算法在具有长模式的密集型数据库中挖掘的不足,提出了一种快速的基于约束的最大频繁项集挖掘算法。该算法在特定约束条件的基础上运用了深度优先策略和有效的剪枝方法快速挖掘最大频繁项集。实验结果表明了该算法是快速有效的。     

流媒体对象的缓存管理策略

基于流媒体服务的代理技术是流媒体研究领域中的重要课题.随着流媒体技术在Internet和无线网络环境中的高速发展,对流媒体代理服务器的研究也正在逐步深入.本文主要讨论通过代理技术改善媒体的服务质量,降低媒体的传输延迟以及减轻网络负载.在Internet环境下,对流媒体代理服务器的研究集中于流媒体的访问特性、缓存替换算法,构建和实现一个流媒体代理服务器是对流媒体代理技术研究的基础.     

基于改进BERT-BiGRU模型的文本情感分类研究

针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题,提出一种基于BERT和双向门控循环单元（BiGRU）的改进模型,使用能够表征文本丰富语义特征的BERT模型进行词向量表示,结合能够长期保留文本上下文关联信息的BiGRU神经网络提高模型的分类效果,并在此基础上引入注意力机制,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重,提高情感分类的准确率。将上述模型分别在Acllmdb＿v1和酒店评论两个公开数据集上进行测试,实验结果表明,该模型在中、英文文本情感分类任务中都获得了良好的性能。