环戊基三甲氧基硅烷的合成及应用

由环戊基格氏试剂与四甲氧基硅烷合成环戊基三甲氧基硅烷,方法简单,反应易控制,产率可达75%,纯度98.5%(质量分数)。通过丙烯聚合考核,获得了较为满意的效果。     

合成中间体O,O-二乙基硫代磷酰氯的工艺改进

以五硫化二磷为原料,在催化剂三乙胺存在下,与无水乙醇反应合成乙基硫化物,再与氯气反应,最后经硫化钠和氢氧化钠的混合物精制,得到纯度≥99%的O,O-二乙基硫代硫酰氯,总收率达到89%以上。     

氨苯磺胺氨化母液用335液体树脂萃取氨基苯磺酸试验

氨苯磺胺是以乙酰苯胺为主要原料经氯磺化、氨化、水解等反应制成。氨化反应液经真空过滤,所得母液中含氨基苯磺酸(SA)1.52％,硫酸铵32.0％。以前曾用酸析法回收氨基苯磺酸。该法将母液蒸发浓缩,析出固体硫铵,滤液再酸化水解,析出氨基苯磺酸。此法SA回收率仅15％。设备腐蚀严重,岗位     

乙酰甲胺磷中主要杂质的分析研究

本文以武进农药厂生产的乙酰甲胺磷原粉,对其主要杂质进行了分析研究。采用了柱层析、薄层层析、气相色谱、核磁共振、质谱等技术进行分离与鉴定,薄层扫描法定量测定。实验证实了该广生产的乙酰甲胺磷中的主要杂质有八个,并分别测定了它们的结构和含量。     

溪洛渡大坝混凝土芯样动态轴拉试验研究

利用MTS大型静、动材料试验机对溪洛渡大坝混凝土芯样开展了动态轴向拉伸试验研究,试验共计32个?220 mm×440 mm圆柱体试件。试验分别开展了不同应变速率(1×10^-6/s、1×10^-4/s、5×10^-4/s、1×10^-3/s)下静、动态单调加载和预加不同初始静载(0%、30%、60%)的单调动态加载(5×10^-4/s)。大坝混凝土芯样试验成果,揭示了当前溪洛渡大坝混凝土的静态抗拉力学特征及在动态荷载作用下抗拉强度、峰值应变和吸能能力等随应变速率的变化规律,以及初始持续静态荷载对动态抗拉性能的影响。通过试验数据拟合及统计分析,建立了溪洛渡大坝混凝土的抗拉应力应变曲线解析表达式。试验成果将为溪洛渡大坝抗震深化研究提供科学依据。     

分段对称反向高斯-约当消元法及其应用

求解变系数方程的高斯消元法与高斯-约当消元法计算原理类似、问题相近,但前者计算速度高于后者.提出分段对称反向高斯-约当消元法,其中包括根据系数矩阵结构特点构成特殊增广阵,以展示和应用元素的变化规律,并分段对上下三角元素消元以大大提高计算效率.对矩阵下三角元素正向消元及对称计算可简化所有下三角元素计算,而对上三角元素反向消元可再省略所有上三角元素计算,而取倒后的对角元素作为规格化因子可大大减少除法计算.根据单位矩阵结构特点,对其规格化或对系数矩阵上下三角元素消元时均仅计算部分对角元素和下三角元素可进一步提高计算效率.所有元素均用四角规则计算而无需计算公式以简化计算和编程.新方法大大减少了高斯-约当消元法中元素的计算,且原理简单、易于编程,可快速求解各种变系数方程,还可利用元素对称性求解常系数的节点阻抗矩阵.与高斯消元法和高斯-约当消元法相比,新方法计算速度大大提高.     

有效开展Java程序设计线上教学方法探索

2020年初,为应对疫情并保证教学进度,各校纷纷开展线上教学以满足学生在家学习的需求.文章通过分析Java程序设计课程线上教学的特点及困难,借助"雨课堂"和传智播客教辅平台,在授课形式和考核指标等方面进行调整和探究.教学实践表明,调整后的教学模式能有效地保证各环节的教学效果,提高了师生互动性.该模式可为其他课程的在线教学提供参考.     

新时代背景下数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

聚焦新时代复合型数据科学与大数据专业人才的培养,提出要围绕育人目标制定人才培养方案,并不断优化;要坚持"引进来,走出去"原则建设师资队伍;要坚持高标准、宽视野的要求进行课程建设;要调用校内外一切资源建设实验室.文章提出要从系统论、控制理论的视角构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统.     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。