面向客户体验的移动数据网络的测量分析系统及其应用

随着数据业务的丰富,现有的移动数据网络指标无法直接反映用户感知,必须建立面向客户体验的网络测量分析系统,从而有效刻画用户的业务感知.以流媒体业务为例,利用面向客户体验的网络测量分析系统,通过建立网络测试指标和客户感知指标之间的对应关系,探讨了基于客户体验的移动数据业务的的评测及进一步的优化.     

数控超声磨削陶瓷叶片型面刀位轨迹计算

介绍了陶瓷超声磨削加工现状,建立了平行直纹面数学模型.分析了用圆柱磨轮四轴数控超声磨削平行直纹面时原理误差,并提出减小误差的措施,计算出磨轮空间轨迹,并进行陶瓷叶片型面超声磨削加工工艺试验.试验结果表明,超声磨削加工陶瓷叶片型面是可行的,所完成的刀位计算可有效减小原理误差.     

Cu（Ac）2-Co（Ac）2-KBr催化SPC氧化对甲基苯甲醚

研究了无机复合催化剂催化SPC氧化对甲基苯甲醚的反应性能：以Cu（Ac）2-Co（Ac）2-KBr为催化剂,利用过碳酸钠氧化对甲酚甲基化产物对甲基苯甲醚,系统研究了催化剂组成比例、催化剂用量、溶剂、反应温度、反应时间等因素对反应的影响,结果表明,Cu（Ac）2-Co（Ac）2-KBr具有较高的催化活性和选择性,体现出金属离子之间的协同作用,对甲基苯甲醚在m（Cu（Ac）2）：m（Co（Ac）2）：m（KBr）=0．1：0．5：0．1（质量比）,n催化剂：n底物=0．14,冰醋酸作溶剂,稍过量的过碳酸钠,65℃条件下的转化率可达45．9％,生成对甲氧基苯甲醛的选择性为68．3％。提出了氧化反应的H原子转移机理。     

物流企业多式联运合作伙伴优选

在遵循物流企业多式联运合作伙伴选择的原则基础上,通过定性与定量综合分析,采用层次分析法和熵权法获得综合评价仅重,基于PROMETGEE-Ⅱ法对联运合作伙伴进行排序,建立相应的评价指标体系模型.通过算例分析证明,该模型具有可操作和实用性.     

苏州新区城市污水处理厂的生态足迹分析

生态足迹分析法能定量揭示污水厂的生态状况.文章以苏州新区城市污水厂的处理工艺和运行数据为例,分析计算了该厂能耗、污泥、垃圾和交通等四方面的生态足迹.结果表明,该厂2008年总生态足迹为1 071.868 1hm2,人均污水处理生态足迹为0.005 4 hm2.并从生态足迹角度为污水厂的节能减排与可持续发展提出建议.     

改性纤维素增强丙烯酰胺水凝胶的合成与拉伸性能研究

采用水媒法制备了低取代度羧甲基纤维素,并用接枝聚合法制备了改性纤维素/丙烯酰胺水凝胶,考察了单体质量比、取代度等对水凝胶拉伸性能的影响.结果表明:对于接枝聚合反应,采用低取代度羧甲基纤维素可以提高纤维素的有效用量;当交联剂用量为180 mg/L、引发剂1 300 mg/L、低取代度羧甲基纤维素和丙烯酰胺质量比在1∶4 ～ 1∶4.5之间、单体质量分数为30%时,合成水凝胶的拉伸强度达到0.28 MPa;在此基础上,适量添加15%的淀粉可使水凝胶拉伸强度达到0.47 MPa;添加1%二氧化钛可使水凝胶拉伸强度达到0.38 MPa.     

3-溴甲基-3-甲基氧杂环丁烷的合成

以2,2-二溴甲基丙醇（BBMP）为初始原料,通过与碱发生关环反应生成3-溴甲基-3-甲基氧杂环丁烷（BrMMO）。讨论了碱的种类和用量对BBMP关环产率的影响以及反应体系中碱的浓度、反应温度和反应时间对合成BrMMO产率的影响。通过实验确定的最佳工艺条件为：BBMP与NaOH摩尔比为1.0∶1.1,NaOH醇溶液的质量分数为12%,反应温度为78℃,反应时间为4h时,BrMMO产率为65%。最终产品经元素分析、IR和1HNMR检测确定为BrMMO。该试验工艺简单,原料易得,且溶剂便于回收、污染小。     

一种有效的拖尾噪声处理复合算法

为有效地去除拖尾噪声,研究了拖尾噪声的消噪方法．针对拖尾噪声的特点,提出了中值滤波B样奈经验模态分解算法．仿真实验结果表明,与处理拖尾噪声的传统算法相比,该算法可行有效,而且去噪效果更好．     

基于项目驱动应用型本科《Java程序设计》教学研究与实践

应用型本科在Java实用教程中引入项目驱动法,旨在“以学生为中心,以教师为辅”,使学生巩固Java理论知识和提高其项目开发的综合能力,通过实验教学,效果理想。     

基于改进DCGAN的数据增强方法

针对小样本数据在深度学习中训练难的问题,为提高DCGAN训练效率,提出了一种改进的DCGAN算法对小样本数据进行增强。首先,使用Wasserstein距离替换原模型中的损失模型;其次,在生成网络和判别网络中加入谱归一化,以得到稳定的网络结构;最后,通过极大似然估计算法和实验估算得到样本的最佳噪声输入维度,从而提高生成样本的多样性。在MNIST、CelebA和Cartoon这三个数据集上的实验结果表明：改进后的DCGAN所生成样本的清晰度以及识别率比改进前均得到了明显提高,其中平均识别率在这几个数据集上分别提高了8.1%、16.4%和16.7%,几种清晰度评价指标在各数据集上均有不同程度的提高。可见该方法能够有效地实现小样本数据增强。