新型气化炉煤气洗涤废水生物脱氮的研究

在实验室,采用SBR生化反应器,分别研究了经空气吹脱预处理和未经预处理的新型气化炉煤气洗涤废水经驯化建立的生态系统脱除氨态氮和COD以及脱氮模式的区别,得出以下结论:新型气化炉煤气洗涤废水可采用短程亚硝化型硝化形式直接进行生化处理。     

基于统计的中文机构名实体识别的研究

针对中文机构名实体的识别提出了利用隐马尔科夫统计模型的方法.同时,在此方法的基础上通过构建一元模型来补充识别那些缩写的和没有核心词的机构名,弥补了单一统计模型在机构名实体识别中的不足.实验证明二者相结合的方法能获得较高的准确率和召回率,具有可行性.     

复杂网络上的动态传播

采用一种新的方法来研究文化传播,结合动力学和复杂网络的知识对文化在不同结构社区中的传播做了数值仿真和分析。发现文化的传播速度在随机结构,BA结构,小世界结构和规则结构的社区中依次减慢,且核心人物对BA结构社区中的文化传播起着重要的作用。     

基于HLA的复杂产品协同设计中数据一致性

通过分析复杂产品协同设计的特点和高层体系结构(high level architecture,简称HLA)在工程设计领域中的应用,构建了一种基于HLA的联邦式协同设计系统体系结构,阐述了系统中各平台的组成和功能.为确保协同设计过程中联邦成员收发数据的一致性,提出了各平台中联邦成员的时间管理策略,给出了系统整体时间推进的方法和过程.在时间管理策略的基础上,通过采用设置内部和外部事件逻辑计数器方法和基于仲裁的锁定机制,实现了系统运行过程中设计邦员动态注册的初始一致性.     

基于群体智能的多机器人任务分配

针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法。系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者。底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成——产生紧耦合型任务解,并进行仿真。仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半。因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性。     

苯胺

生产现状:苯胺是染料工业的最重要的中间体之一;也是医药、农药、炸药、香料、橡胶促进剂、防老剂的重要原料;它还大量用于制MDI等,此外,还可作溶剂和其他化工原料等。近年来,由于世界对MDI需求猛增,使苯胺生产得到迅速发展。1988年,世界苯胺生产能力约     

弱酸艳红B合成工艺的改进

弱酸艳红Ｂ合成工艺的改进刘杰李树仁（丹东轻化工研究所，丹东１１８００２）ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎｔｈｅＳｙｎｔｈｅｔｉｃＰｒｏｃｅｓｏｆＣ．Ｉ．ＡｃｉｄＲｅｄ２４９ＬｉｕＪｉｅＬｉＳｈｕｒｅｎ（ＤａｎｄｏｎｇＬｉｇｈｔＣｈｅｍｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃ...     

复合地源热泵在冬冷夏热地区的可行性分析

采用辅助冷却复合地源热泵系统,可有效地降低初投资,提高系统的节能效果。本文介绍了冬冷夏热地区的气候与建筑能耗概况;对辅助冷却复合地源热泵系统在这个地区可行性进行了理论分析;并针对上海地区某一办公建筑,对比分析了辅助冷却复合地源热泵系统和无辅助冷却地源热泵系统的初投资和运行费用。结果表明,辅助冷却复合地源热泵系统在该地区减少初投资和运行费用方面具有明显的优越性。     

微服务在智慧校园建设中的应用

智慧校园建设利用信息化手段和工具,以服务为向导,将校园的各项资源、管理及服务流程数字化,以提高服务质量和数据质量为目标,采用基于业务流程重构的微服务与微应用,将普遍存在于部门间的业务流程断层进行再造,解决智慧校园建设中数据更新不及时、不完整和不唯一等问题.文章以学校的人事职称评审服务为例,介绍了微服务在智慧校园建设中的应用.     

基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型

众多基因生物标志物选择方法常因研究样本较少而不能直接用于临床诊断.于是有学者提出整合不同基因表达数据同时保留生物信息完整性的方法.然而,由于存在批量效应,导致直接整合不同基因表达数据可能会增加新的系统误差.针对上述问题,提出一个融合自主学习与SCAD-Net正则化的分析框架.一方面,自主学习方法能够先从低噪声样本中学习出基础模型,然后再通过高噪声样本学习使得模型更加稳健,从而避免批量效应;另一方面,SCAD-Net正则化融合了基因表达数据与基因间的交互信息,可以实现更好的特征选择效果.不同情形下的模拟数据以及在乳腺癌细胞系数据集上的结果表明,基于自主学习与SCAD-Net正则化的回归模型在处理高维复杂网络数据集时具有更好的预测效果.