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。     

2020年4月全国主要橡胶原材料价格

2020年4月全国主要橡胶原材料价格     

古建筑木结构透榫节点力学模型研究

为研究古建筑木结构透榫节点的M-θ力学模型，在分析透榫节点构造特征与受力机理的基础上，建立其数值模型，用透榫节点的试验数据验证了该数值模型的正确性，并分析了节点缝隙、木材横纹弹性模量和大榫头长度对透榫节点受弯承载力的影响。根据受力分析结果，建立以弹性点、屈服点与极限点为特征点的三折线多参数M-θ力学模型，其结果与多数的试验结果基本吻合，并将该力学模型应用于木构架的受力分析。研究结果表明：透榫节点的滞回耗能能力强，节点的变形主要集中在榫头处。当榫头与卯口之间的缝隙增大时，节点的受弯承载力降低。随木材横纹弹性模量的提高和大榫头长度的增加，节点的受弯承载力有一定提高。文章建立的M-θ力学模型能较好反映透榫节点的受力过程，适用于木构架的受力分析，其荷载 位移骨架曲线与试验结果基本吻合。研究成果可为古建筑木结构的维修与保护提供参考。     

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。     

分子筛脱水吸附塔的结构应力与疲劳分析

综合考虑分子筛脱水吸附塔的结构、疲劳状况及管口载荷等因素,利用ANSYS对吸附塔进行结构应力与疲劳分析。计算结果表明:所建立的吸附塔整体模型合理;该结构在确保可靠性的基础上可降低制造成本;该设备能满足疲劳寿命的要求。     

多元合金化大断面球墨铸铁组织和性能的分析

为了提升大断面球墨铸铁综合力学性能，通过复合添加微量合金元素铜、锑、锡、钼对大断面球墨铸铁进行微合金化处理，借助金相显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)及力学性能测试等手段，研究了Cu Sb Sn Mo复合微合金化大断面球墨铸铁微观组织和力学性能。结果表明，试验球墨铸铁具有良好的综合力学性能。大断面球墨铸铁中添加铜、锑、锡、钼后优化了材料的组织结构，基体组织为珠光体＋少量牛眼状铁素体；试样石墨组织细小、圆整，分布均匀。同时，合金元素的复合加入使得其抗拉强度达到800 MPa以上，硬度约为280HB，伸长率达到5%以上。拉伸断口分析表明，微合金化大断面球墨铸铁断裂模式以解理断裂为主，伴有少量的塑性变形。