基于标准件库的螺钉联接自适应设计

提出一种AutoCAD环境中基于标淮件库的螺钉联接自适应设计算法。利用螺钉和垫片以及被联接件之间设计信息的相关性自动确定装配方位及联接件的几何参数，自动检测和复原被联接件的剖面线，简化了设计过程。     

Ni—Ti—Nb带滞后记忆合金的机械加工

用正交试验法研究了Ｎｉ－ＴＩ－Ｎｂ合金在不同切削速度、进给量和切削深度下的机械加工性能。结果表明：切削速度、进给量、切削深度对切削力和平均切温度的影响基本上与４５钢相同；切削时宜用Ｋ类硬质合金刀具，最佳切削速度为４０ｍ／ｍｉｎ。     

长距离引水系统超大型输水泵站工艺设计要点

文中以上海市黄浦江上游水源地工程中超大型原水输水泵站为例,阐述在长距离市政输水系统工程中,超大型输水泵站的工艺设计关键要点.通过分析泵站输水运行工况及水力计算、水泵配置及选型、水泵调节方案、水力过渡过程及防水锤设计、水泵前池稳态设计等方面,得出合理的泵站设计方案,保障长距离引水系统及超大型输水泵站的平稳安全运行.     

基于"互联网+"的个性化教育教学模式创新研究与实践

在分析个性化发展的基础上,通过国情和学情的分析,在互联网+和教育大数据时代背景下,以个性化教育理念为核心,坚持教书育人并重为出发点,融知识、能力与素质教育为一体,对课程个性化教育教学模式进行创新研究.以互联网云平台的载体,建设优质教学资源,研究基于"互联网+"的个性化教育教学模式,提出课程教学改革与创新的本质和创新教学手段的应用方式,形成线上线下混合学习的个性化教育教学方式,打造高等职业教育个性化新生态教育环境,通过"一带一路"的倡议,为高等职业教育创新人才的培养奠定提供理论研究和实践探索依据.     

美国国家人工智能安全委员会最终报告解析及启示

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,人工智能在国际竞争中的战略作用日益显现,特别是对以技术优势确保军事优势、实现国家安全目标具有不可替代的作用.为了促进入工智能和相关技术发展、满足美国的国家安全和国防需求,2018年8月,美国根据约翰·麦凯恩《2019财年国防授权法》成立了国家人工智能安全委员会,旨在为美国政府和国会提供战略层面的规划建议.     

APPLICATION OF PULSED PLASMA ARC WELDING TO BOILER TUBING SYSTEM JOINTING

本文对脉冲等离子焊接锅炉管系的研究工作中一些主要结果进行了论述,如焊接参数对焊接熔池控制的影响,主要焊接参数的匹配及主控参数的选定,焊接缺陷与消除方法及其在生产使用中的情况。还讨论了取等离子弧穿透时产生的音响讯号作为工艺适应控制讯号的问题。     

基于电网电力设备“两态”管理体制的安全生产责任体系建设的研究与应用

介绍了安全生产责任体系建设的基本内容,分析了电网电力设备安全生产现状及存在问题,并结合相关实践经验,分别从强化电网电力设备状态检修等多个角度与方面,探讨了电网电力设备安全生产责任体系建设策略。     

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构,并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。     

颗粒尺度对纳米材料相变的影响

运用Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ模型研究了纳米材料相变的尺度效应，建立了相变与颗粒尺度之间的定量关系。模拟结果表明，这一理论与实验数据相符合。     

射线辐射的防护与监测

介绍了国内外对X射线、γ射线和中子射线、α粒子射线对生物机体的损伤机理，防护方法，以及国内的有关防护标准。