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11.
水煤浆加压气化炉用高铬耐火材料的显微结构及损毁机理 总被引:3,自引:0,他引:3
采用扫描电镜和能谱分析方法 ,分析了水煤浆加压气化炉用高铬砖渣蚀前后的显微结构和相组成 ,探讨了主要损毁机理。结果表明 :煤熔渣与砖反应和渗透引起砖组成的改变 ,从而导致砖的结构剥落和强度弱化是砖损毁的主要原因 ;LIRR -HK90砖的显微结构呈网络状镶嵌结构 ,直接结合程度高 ,与渣反应可生成 (Mg ,Fe) (Al,Cr,Fe) 2 O4 复合尖晶石致密带 ,阻止了渣的进一步渗透 ,减缓渣蚀速度和结构剥落 ,其使用效果优于进口的同类产品 相似文献
12.
论述了黄芩的资源、主要化学成份、提取方法、生物活性及其在化妆品中的应用等。黄芩中的主要活性成份黄芩苷和黄芩素等具有广泛的生物活性,如抗菌、抗真菌、抗炎、抗过敏、抗氧化、清除自由基、抗紫外线、抗辐射和抑制酪氨酸酶等,可制备防治痤疮、防晒、祛斑关白、抗皮肤老化和防皱等功效性化妆品,防治牙周炎等口腔用品以及外用洗剂等。黄芩素和黄芩苷等黄芩中主要活性成份是集祛斑关白、防晒、抗敏、消炎和抗衰老多效合一的天然高效多功能化妆品添加剂。 相似文献
13.
使用依兰依兰油、甘牛至油和香紫苏油对动脉压过高的病人进行芳香疗法按摩治疗 ,通过问卷调查表统计结果 ,考察其临床降压疗效。结果证明 ,芳香疗法按摩具有可使过高的血压逐渐降低的作用。 相似文献
14.
Multi-label data with high dimensionality often occurs, which will produce large time and energy overheads when directly used
in classification tasks. To solve this problem, a novel algorithm called multi-label dimensionality reduction via semi-supervised
discriminant analysis (MSDA) was proposed. It was expected to derive an objective discriminant function as smooth as possible
on the data manifold by multi-label learning and semi-supervised learning. By virtue of the latent imformation, which was
provided by the graph weighted matrix of sample attributes and the similarity correlation matrix of partial sample labels,
MSDA readily made the separability between different classes achieve maximization and estimated the intrinsic geometric structure
in the lower manifold space by employing unlabeled data. Extensive experimental results on several real multi-label datasets
show that after dimensionality reduction using MSDA, the average classification accuracy is about 9.71% higher than that of
other algorithms, and several evaluation metrices like Hamming-loss are also superior to those of other dimensionality reduction
methods. 相似文献
15.
Researchers face many class prediction challenges stemming from a small size of training data vis-a-vis a large number of unlabeled samples to be predicted. Transductive learning is proposed to utilize information about unlabeled data to estimate labels of the unlabeled data for this condition. This work presents a new transductive learning method called two-way Markov random walk (TMRW) algorithm. The algorithm uses information about labeled and unlabeled data to predict the labels of the unlabeled data by taking random walks between the labeled and unlabeled data where data points are viewed as nodes of a graph. The labeled points correlate to unlabeled points and vice versa according to a transition probability matrix. We can get the predicted labels of unlabeled samples by combining the results of the two-way walks. Finally, ensemble learning is combined with transductive learning, and Adboost.MH is taken as the study framework to improve the performance of TMRW, which is the basic learner. Experiments show that this algorithm can predict labels of unlabeled data well. 相似文献
16.
17.
18.
19.
数据同步技术一直是影响分布式计算机系统应用的一个决定性因素,在简单介绍了现有的数据同步技术的基础上,提出了采用Windows的消息队列和二进制XML编码技术相结合的数据库同步方案,给出了具有较高数据压缩比率的二进制XML编码算法,实现了在窄带网络环境下的数据同步,并对数据同步的导入导出策略进行了设计,仿真测试的结果表明该同步算法相较于传统的数据同步算法具有很好的网络传输特性及数据同步的可靠性,这些对于数据同步技术的研究,在理论与实践上都有一定的借鉴意义。 相似文献
20.
数据同步技术一直是影响分布式计算机系统应用的一个决定性因素,在简单介绍了现有的数据同步技术的基础上,提出了采用Windows的消息队列和二进制XML编码技术相结合的数据库同步方案,给出了具有较高数据压缩比率的二进制XML编码算法,实现了在窄带网络环境下的数据同步,并对数据同步的导入导出策略进行了设计,仿真测试的结果表明该同步算法相较于传统的数据同步算法具有很好的网络传输特性及数据同步的可靠性,这些对于数据同步技术的研究,在理论与实践上都有一定的借鉴意义。 相似文献