基于三相幅度测量的相控阵天线快速校准方法

提出了一种基于三相幅度测量的相控阵天线快速校准方法。该方法将天线阵列进行分组,利用每种分组在三种配相下的阵面合成场幅度测量值,可解算出各个天线单元的初始幅相值。该方法仅需幅度测量,避免了相位测量误差影响单元幅相值的计算精度,而且所需幅度测量次数仅为(2N+1)次,可显著提高校准时效性。另外,利用分组思想,同时改变多个单元相位,使总辐射场的幅度变化显著,提升校准准确性。仿真结果表明:校准后相位均方根误差为2.2°,幅度均方根误差为0.2 dB。     

基于低碳排放的城市空间规划策略研究

面对现代城市污染加剧的问题,做好城市规划对减少城市的碳排放具有决定性的作用。本文以低碳排放作为城市规划的出发点,从现代节能减排技术入手,构建城市空间规划立体网络,为低碳城市建设提供参考。     

锦纶长丝染色均匀度判色新方法

锦纶长丝的染色均匀度测试方法一直是采用人工判色方法,其判色结果会因人眼目光的不同导致经常会存在一定的误差,对企业节约成本和实际生产应用相当不利。本文提出了一种利用测试锦纶DTY长丝热收缩应力的方法,用热应力测试结果对锦纶染色性能进行预判,不需要进行织袜染色,为企业节约大量的人工成本。     

3-三氟甲基-5,6,7,8-四氢-1,2,4-三唑[4,3-α]吡嗪盐酸盐的合成

乙二胺与氯乙酸乙酯经取代、环合反应制得2-哌嗪酮,2-哌嗪酮与Boc酸酐进行氨基保护反应后,再与五硫化二磷进行硫代反应制得4-(N-叔丁氧羰基)-2-哌嗪硫酮,其与三氟乙酰肼经取代、环合、脱叔丁氧羰基成盐,得标题化合物,总收率为45.7%(以氯乙酸乙酯计)。为磷酸西他列汀中间体的工业化生产提供了一条较理想的工艺路线。     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。     

非常规蛋白基木材胶黏剂研究现状及发展前景

介绍了动物和植物型非常规蛋白资源的种类及其制备蛋白基木材胶黏剂的研究现状和存在的问题,展望了非常规蛋白胶黏剂的发展前景。