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101.
Under gas pressures of 1–3 MPa, xenon can be bound to discrete sites in hydrophobic cavities of protein,so as to use Xe as a heavy atom for determining phases in protein crystallography. Using single anomalous scattering diffraction method, we demonstrate that an interpretable electron density map can be obtained for protein trichosanthin from a single xenon derivative. We found, for the first time, a pre-existing hydrophobic cavity just under the protein surface of trichosanthin. 相似文献
102.
冷轧带钢退火方式有连续退火与罩式退火两种,分析了带钢连续退火与罩式退火生产中的主要技术难题,介绍了在冷轧带钢退火工序所取得的技术成果。首先,从连退机组带钢跑偏、瓢曲与板形方面提出了跑偏因子,瓢曲指数,炉内单元内、外板形等参数,简述了相应的表征模型与预报技术;随后,从连退机组炉内张力与炉辊辊形方面简述了连续退火过程以稳定通板与质量控制为目标的连退炉内张力、炉辊辊形优化技术;最后,以治理罩退机组钢卷粘结为目标,从钢卷装炉角度简述了罩退过程装炉优化技术。在此基础上,叙述了该技术成果实施效果与现场应用情况,典型带钢产品的跑偏与瓢曲缺陷发生率控制在0.3%以内,板形改判率控制在0.08%以内;罩退钢卷产品的粘结发生率控制在0.1%以内,实现了对连退机组的跑偏、瓢曲以及板形缺陷与罩退机组的钢卷粘结缺陷的有效治理,大大提高了退火产品质量,保证了退火工序的稳定生产,提升了产品市场竞争力。 相似文献
103.
105.
短文本分类是互联网文本数据处理中的关键任务之一.长短时记忆网络LSTM(long short-term memory)和卷积神经网络CNN(convolutional neural network)是广泛应用于短文本分类任务的两种深度学习模型.在计算机视觉和语音识别领域的深度学习研究表明,深层次的神经网络模型具有较好的表达数据特征的能力.受此启发,面向文本深度学习分类问题,提出基于3层LSTM和CNN网络结构的ResLCNN(residual-LSTM-CNN)深度学习模型.该模型有效结合LSTM获取文本序列数据的长距离依赖特征和CNN通过卷积操作获取句子局部特征的优势,同时借鉴残差模型理论,在第1层LSTM层与CNN层之间加入恒等映射,构建残差层,缓解深层模型梯度消失问题.为了探究深层短文本分类中ResLCNN模型的文本分类能力,在多种数据集上将其与LSTM、CNN及其组合模型进行对比实验.结果表明,相比于单层LSTM与CNN组合模型,ResLCNN深层模型在MR、SST-2和SST-5数据集上分别提高了1.0%、0.5%、0.47%的准确率,取得了更好的分类效果. 相似文献
106.
107.
108.
首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。 相似文献
109.
110.
为了解决二次冷轧机组轧制过程中带钢上、下表面油膜厚度存在差异的问题,通过分析油膜厚度形成与演变机理,建立了二次冷轧机组带钢上、下表面析出油膜厚度计算模型。在此基础上,采用增加带钢下表面乳化液流量和乳化液配比浓度的方法,开发出一套二次冷轧机组带钢下表面润滑工艺补偿技术。通过该技术实现了二次冷轧机组带钢上、下表面轧制变形区油膜厚度均等的目标,同时,最大程度降低了带钢表面条状斑迹缺陷的发生率。并将该技术应用到国内某钢厂1 220二次冷轧机组,应用效果显著,典型钢种带钢上、下表面条状斑迹缺陷发生率大大降低,降低程度均在50%以上。 相似文献