枸杞多糖—2的抗羟基自由基氧化作用

用水杨酸法检测羟基自由基(·OH)研究枸杞多糖组分2(LBP2)清除·OH的效果;用硫代巴比妥酸法测定小鼠肝丙二醛含量,用以DPH为荧光探剂的荧光偏振法测定小鼠肝线粒体膜流动性,以及用分光光度法测定小鼠红细胞溶血和肝线粒体膨胀程度研究LBP2的抗·OH氧化效果。结果表明,LBP2可以清除·OH,抑制·OH所致丙二醛的产生,抑制·OH所致膜流动性下降,减少·OH所致红细胞溶血,减轻·OH所致肝线粒体膨胀程度。可以得出LBP2具有抗·OH所致氧化的作用。     

SF6/N2混合气体雷电冲击放电特性及协同效应研究

SF6/N2混合气体是一种简便有效的SF6环保化措施,己逐步应用于GIS等气体绝缘电力设备中,全面研究雷电冲击下的放电特性及协同效应,可以为绝缘设计及气体参数选择提供依据,具有重要的学术研究与工程应用价值.为此开展了 SF6/N2在稍不均匀场和极不均匀场中正负极性雷电冲击放电特性与协同效应研究.发现在稍不均匀场中,正负...     

小区电力监测系统

主要介绍了小区电力监测系统的软件设计和硬件电路设计.采用单片机实现现场(小区)电网频率测量、电压测量、功率因数测量和环境温度测量,并通过无线发射模块发送给供电所加以实时监控.     

基于环境建模的物联网系统TAP规则生成方法

用户需求是物联网智能服务的根本驱动力，如IFTTT等很多物联网框架允许用户使用简单的触发-命令编程（TAP）规则进行编程，但它们描述的是设备调度程序，并不是用户服务需求.一些物联网系统提出采用面向目标的需求方法，支持服务目标的分解，但很难保证物联网不同服务间的一致性和服务部署的完整性.为了支持正确的“用户编程”并保证用户服务需求的一致性与完整性，本文提出了基于环境建模的TAP规则自动生成方法，在用户提供的服务需求基础上，根据环境模型自动推导出所需的系统行为，检测系统行为的一致性和完整性，并最终自动生成TAP规则，实现从用户服务需求到物联网设备调度的自动生成.本文构建了物联网应用场景的环境本体以建模环境，并定义了基于环境本体的服务需求的描述方法.另外，论文针对方法的准确性、效率、性能以及构建环境本体的时间开销在智能家居场景上进行了评估.结果表明，本文方法准确性、效率和性能超过可用阈值，且在需求达到一定数量后，构建环境本体花费的时间可忽略不计.     

电位滴定法连续测定亚磷酸与磷酸的含量

本文用电位滴定法代替碘量法、比色法，连续测定工业生产中亚磷酸、磷酸含量。本法连续、简单、快速。便于工业生产监测控制。     

青山电厂6号汽轮机通流部分改造工作总结

青山电厂６号汽轮机通流部分改造工作总结湖北省电力试验研究所张民仆王柏仁蒋辉青山热电厂邓大明１设备概况青山电厂６号机为哈汽厂生产的５１－５０－１型机组，为了适应电力局节能规划，电厂领导决定对该机组进行大修前热力试验，以便了解机组是否具有改造潜力。经过热...     

网络信息系统在水利上的应用

信息管理自动化在水利上的应用是必要和可行的。主要用于自动化监测信息系统和办公管理信息系统。对如何建立高效，安全可靠和经济的计算机网络系统作了简要介绍，并建议根据经济条件，可分步实施。     

基于动态认知的微博用户行为关系网络构建方法

构建微博用户的社会关系网络是分析微博数据的重要基础手段之一。由于微博用户在信息的发布和传播过程中具有不确定的行为特性,导致常见方法无法有效地完成微博用户行为关系网络的建模。该文以不确定理论为基础,提出了基于Rough Set的动态认知技术,对微博的海量不完备信息进行处理,完成对用户行为的计算分析,构建了微博用户行为关系网络。并以此为基础,结合用户操作、主题与情感分析方法,对微博中的网络事件发展进行了分析。     

基于故障树分析法的全光纤电流互感器可靠性研究

全光纤电流互感器（FOCT）具有体积小、绝缘简单、无磁饱和等优点,并能更好地兼容现代数字控制和保护系统,成为电流互感器的重要发展方向。然而,目前FOCT长期运行可靠性较低,严重制约了其在数字化变电站中的推广应用。本文从电路和光路两方面全面开展了FOCT的故障树模式分析,建立了覆盖FOCT整体结构的故障模式分析体系,提取出FOCT长期运行过程中出现的主要故障模式,构建了完整的FOCT故障树,对其故障模式进行原因分析和排查,从方案设计、元器件筛选和施工工艺方面提出可靠性提升措施,并结合实际案例对所提方法进行了应用验证。研究结果可为FOCT故障分析及运行可靠性提供理论依据。     

面向问句复述识别的多卷积自交互匹配方法研究

问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法。该方法融合了多种句子特征和词义特征,并由此形成分布式表示。在此基础上,这一方法利用卷积神经网络获取短语级的句子向量表示,并利用自交互融合技术将词级与短语级的向量表示进行充分融合,借以获得多粒度句子向量表示。该文将这一方法应用于判定自然语句是否互为复述的二元分类任务中,利用Quora标准问句复述识别语料进行测试。实验结果证明,在不引入外部数据的情况下,该文所提方法与基于双向多视角匹配的基准模型具有可比的性能,但在空间复杂度上具有较高的优越性,并且获得更快训练速度。具体地,该方法训练所需的物理显存比基准模型方法下降80%,训练迭代速度快19倍。