提高硫酸亚铁与硫酸亚铁铵溶液稳定性的方法

本文探讨了硫酸亚铁与硫酸亚铁铵在酸性介质中,溶液不稳定性机理,并提出了不稳定性的改进办法。     

加强科技创新能力 服务经济社会发展——河南省深部探矿工程技术研究中心创新工作回顾与展望

"十二五"期间,河南省深部探矿工程技术研究中心根据专业学科特点和环境资源新形势,紧密结合生产实际,围绕"加强科技创新能力,服务经济社会发展"的思路和原则,积极开展系列自主创新活动。将空气潜孔锤、气举反循环、孔底螺杆马达、石油钻井、液动潜孔锤、绳索取心等技术根据地层特点进行组合,实现了多工艺钻探技术。在国家应急抗旱救灾、地热清洁能源勘查、复杂地层钻探和钻探相关标准化建设等方面取得了显著成效。结合环境形势和地质工作新常态、利用大地质理念提出了民生地质(工业地质、农业地质、灾害地质、医学地质、新能源地质等)新概念和"十三五"钻探工作的新思路。     

N—烷基丙撑二胺合成工艺的研究

以长链烷基伯胺（Ｃ１０－１２、Ｃ１６－１８伯胺）为原料，经催化氰化和催化加氢两步反应，合成了Ｎ－烷基丙撑二胺。分别采用正交试验法研究确定了两步反应的最佳工艺条件，催化氰抡的转化率达９９．５％，催化加氢和转化率达９５％。通过红外、核磁振等光谱分析，确定了目的产品的结构。化学分析结果表明，产品达到并超过国外同类产品的指村。     

含重金属底泥污染评价及无害化处理方法

近年来中国河流湖泊的底泥在不同程度上受到重金属的污染,对含重金属底泥的修复治理工作已成为加强推进生态文明建设的重要内容。文章介绍了中国河流湖泊底泥重金属污染现状,分析了内梅罗污染指数评价法、地累积指数法、潜在生态风险指数法这3种主要重金属污染评价方法的侧重点,总结了含重金属底泥的物理、化学、生物修复方法的优缺点,并对底泥重金属污染今后研究着力点提出了建议。     

基于张量虚拟机的深度神经网络模型加速方法

随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，深度神经网络（DNN）模型被大规模应用到各类移动端与边缘端。然而，边缘端算力低、内存容量小，且实现模型加速需要深入掌握边缘端硬件知识，这增加了模型的部署难度，也限制了模型的推广应用。因此，基于张量虚拟机（TVM）提出一种DNN加速与部署方法，从而实现卷积神经网络（CNN）模型在现场可编程门阵列（FPGA）上的加速，并在分心驾驶分类应用场景下验证了所提方法的可行性。通过计算图优化方法减小了模型的访存和计算开销，通过模型量化方法减小了模型尺寸，通过计算图打包方法将卷积计算卸载到FPGA上执行以提高模型推理速度。与微处理器（MPU）相比，所提方法可使ResNet50和ResNet18在MPU+FPGA上的推理时间分别减少88.63%和77.53%；而在AUC(American University in Cairo)数据集上，相较于MPU，两个模型在MPU+FPGA上的top1推理精度仅下降了0.26和0.16个百分点。可见，所提方法可以降低不同模型在FPGA上的部署难度。