基于深度学习的西瓜可见/近红外光谱可溶性固形物预测模型研究

通过可见/近红外光谱技术结合K最近邻法回归、随机森林回归、深度卷积神经网络及带有残差块的深度卷积神经网络4种化学计量学方法对不同糖度的西瓜进行定量判别,并借鉴适用于图像处理的深度网络模块对可见/近红外光谱进行建模。结果表明,深度学习网络模块一维化在可见/近红外光谱数据处理中体现了巨大潜力,卷积神经网络CNN模型在预测集中Rp为0.855 9,RMSEP为0.778 1 °Brix,加入Res-block后的改进卷积神经网络Res-CNN在预测集中Rp为0.893 2,RMSEP为0.710 4 °Brix。     

大型海藻微波热解制氢特性研究

大型海藻无需耕地、不含难热解的木质素,是降碳减排、生产小分子生物燃料的理想原料。对大型海藻(包括海带、蜈蚣藻、孔石莼和海黍子)进行微波热解,并与落叶松进行对比。研究了微波热解过程的升温行为、气体释放行为及氢气生成曲线,比较了微波热解的产物分布、气体组成和气化指标,进一步利用Ca-Al(CaO-Al₂O₃)吸附剂原位吸收海带微波热解产生的二氧化碳(CO₂),强化海带的定向转化制氢。结果表明,大型海藻比落叶松具有更快的升温行为、更好的制氢效果,尤其海带的氢气产率(16.40 g/kg)为落叶松的3倍。添加Ca-Al吸附剂能够进一步增强海带的微波热解制氢效率,当海带与Ca-Al吸附剂的质量比为1.0:3.0时,氢气产率达到44.24 g/kg,气化效率可达68.57%,气体产物中氢气含量高达77.24%。     

青春的探索者——关于王菽一的作品及相关问题的思考

<正>王菽一现任职于文化部中国艺术科技研究所。1984年生于安徽。2007年毕业于首都师范大学美术学院,获学士学位。2010年毕业于首都师范大学美术学院,获硕士学位。2013年考入中国艺术研究院研究生院攻读博士学位,师从刘大为老师。参展与获奖作品2014年9月:《传承》入选第十二届全国美展2014年6月:《大画西游之大战铁扇公主》入选八荒神通——哈尔滨美术双年展(卢禹舜美术馆)2012年7月:《青春纪念册》入选"青春芬芳"全国文化系统青年美展(中国美术馆)2011年6月:《中国结》入选庆祝建党90周年全国美术作品展(军事博物馆)2011年5月:《童年物语》入选2011年全国中国画展(卢禹舜美术馆)     

无卤阻燃改性环氧酚醛玻璃布层压板

对普通环氧树脂玻璃布层压板进行无卤阻燃改性,制备了一种无卤含磷环氧酚醛玻璃布层压板,并研究了层压板的各项性能.结果表明:该层压板具有良好的耐热性、电绝缘性及力学性能,阻燃等级达到V-0级.     

食品安全风险监测信息化浅析

随着食品安全风险监测工作的深入开展,信息化将成为风险监测工作发展的重要技术支撑力量,信息化手段可以有效地提高监测性、科学性、准确性和前瞻性。本文从我国食品安全风险监测信息化现状、存在问题进行分析,针对性地提出了适应我国国情的食品安全风险监测信息化改进思路和建议,以期对今后的食品安全风险监测信息化实践提供参考。     

冷轧高牌号无取向硅钢生产工艺的实验室研究

在实验室条件下,研究了冷轧高牌号无取向硅钢的生产工艺,对常化处理、冷轧工艺和退火处理各工序的工艺进行了分析和试验,所得试验硅钢片性能达到国标规定的50W290的性能要求.     

泛欧包装展望

本文综述了泛欧包装发展动态 ,并对之发展作了展望     

教务管理系统的研究与设计

根据目前高等院校的教务管理的业务流程,对教务管理系统进行了相关的研究和设计,分析了系统采用Browser/Server(B/S)模式的优点,分析和研究了教务管理业务的相关流程,并在此基础上设计了系统总体架构、系统功能结构,并根据系统数据库的ER模型,对数据库和数据表进行了分析与设计.     

某型装甲车制动器热-应力-磨损耦合仿真分析

为提高鼓式制动器在热-应力耦合影响下磨损计算的准确性,考虑实际制动过程中温度升高对制动器性能的影响,通过增加温度与磨损率的变化关系修正传统Archard磨损模型,对某型装甲车鼓式制动器进行仿真计算.分析结果表明,在热-应力有限元迭代求解过程中,采用完全耦合法持续更新制动器磨损面的几何形状可以不断地修正热-应力的计算结果,因此能更真实地描述制动过程中热-应力-磨损的复杂耦合现象.仿真得到制动器在4种典型工况下的磨损规律,为制动器的优化设计提供依据.     

融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法

预测蛋白质交互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中未知蛋白质的功能,是生物信息学的一个研究热点.目前基于功能流的方法能有效地解决PPI网络的聚类问题,但是其正确率偏低、时间复杂度较高.为此提出了一种融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法:将人工鱼看作一组聚类中心,觅食行为是指从每个聚类中心开始向它的邻接结点搜索并添加结点到该聚类模块中;接下来将目标函数值最大的人工鱼对应的一组聚类模块看作初始的聚类结果,对应鱼群的追尾行为;剩下的人工鱼开始执行聚群行为,判断对应的聚类模块与初始的聚类结果之间的相似度.如果相似度低于给定的阈值,则将聚类模块添加到初始的聚类结果中.PPI数据集上的仿真实验表明,该算法可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和算法的运行效率都优于功能流算法.