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1.
随着大数据和云计算的技术的深入应用,人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据,因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征,探究数据安全和隐私保护现状,分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题,并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。 相似文献
2.
3.
分析DF4型机车在运行途中常出现提手柄卸载灯灭、机车不走车、无电流无电压的故障原因,提出了故障快速查找及处理的方法。利用该方法能准确高效地处理该故障,确保列车安全正点运行。 相似文献
4.
综述了热浸镀Zn、Zn-Al和Zn-Al-Mg系合金镀层的性能特点和研究现状。在Zn-Al合金中添加Al元素可以减缓Zn的腐蚀氧化,同时可以在镀层表面形成致密的Al_2O_3薄膜起到屏蔽保护作用。在此基础上,采用Mg合金化,不仅可细化镀层组织,还可抑制疏松腐蚀产物的生成,进一步延长合金镀层的寿命。阐明了桥梁缆索用钢丝热浸镀工艺的特点和不足。采用中性盐雾试验评估了应力加载对桥梁缆索用热浸镀层组织和耐腐蚀性能的影响。应力加载会使镀层表面的腐蚀产物保护层破裂,加快腐蚀进程。同时指出了现有桥梁缆索用钢丝镀层评价标准尚存在一些争议,应结合现行的评价体系,重视讨论和探索新的更合适的评价标准。需要研究新一代(Zn-Al-Mg)合金镀层的制备技术和评价标准,推动具有高耐蚀性的多元合金镀层在桥梁缆索用钢丝上的推广应用。同时,桥梁缆索用钢丝热浸镀层的腐蚀性能应考虑应力加载下的腐蚀破坏和相关机理研究。 相似文献
5.
作为大跨度桥梁的主要承载材料,桥梁缆索用热镀钢丝应具有良好的力学性能和抗应力腐蚀性能。钢丝强度不断提升,应力腐蚀敏感性也不断增加。热镀钢丝的抗应力腐蚀性能已成为影响高强度钢丝应用的关键参数之一。采用FIP试验和电化学方法,研究了强度等级和表面质量对热镀钢丝应力腐蚀敏感性的影响,并分析了应力腐蚀断口形貌。结果表明,1860 MPa级和2060 MPa级桥梁缆索用热镀钢丝的应力腐蚀断裂时间相当,但2060 MPa级钢丝的应力腐蚀时间更加离散;钢丝表面越粗糙,应力腐蚀敏感性越强;2060 MPa级钢丝表面采用800目砂纸打磨后,应力腐蚀断裂时间明显缩短。应力腐蚀断口形貌分为裂纹源区、裂纹扩展区和瞬断区,裂纹主要起源于表面。在现有成分体系和生产工艺条件下,2060 MPa级桥梁缆索用热镀钢丝应力腐蚀性能尚能满足应用要求,但更高强度钢丝的应力腐蚀性能有待于深入研究。 相似文献
6.
7.
采用真空扩散焊接的方法获得了Mg/CuNi/Al扩散焊接接头。采用万能试验机测试焊接接头剪切强度,通过SEM,EPMA,XRD对焊接接头的显微结构和物相组成进行了分析。结果表明,Mg/CuNi/Al扩散焊接接头剪切强度随焊接温度和保温时间的增加先增加后减小,焊接温度440℃,保温时间90 min时,接头剪切强度最大值达到22.4 MPa。焊接接头主要由Al3Mg2致密组织层、Al12Mg17针状组织层、Al12Mg17和α-Mg网状组织层组成,Cu、Ni富集于网状组织层中。Mg/CuNi/Al扩散焊接接头断口主要由Al3Mg2、Al12Mg17、AlCu3、Al2Cu和Al7Cu23Ni化合物组成,断裂方式以脆性断裂为主。 相似文献
8.
利用等离子活化技术对93W/Ni/Mo1进行真空扩散焊接,用剪切强度和显微硬度表征焊接接头的力学性能,对焊接界面和接头断口物相及微观结构进行表征分析。结果表明,焊接温度低于800℃时,焊接界面有孔洞,焊接温度高于800℃时,焊接界面良好。焊接接头的剪切强度随着焊接温度的升高先升高后降低,在焊接温度为800℃时接头强度最大为100.2 MPa。焊接温度低于800℃时,焊接界面发生扩散形成固溶体;焊接温度高于800℃时,Ni/Mo1界面生成MoNi高硬度金属间化合物,降低焊接接头结合强度。93W/Ni/Mo1焊接接头的断裂破坏主要发生在Ni/Mo1扩散界面。 相似文献
9.
单向偏心受压基础基底合理外形尺寸的直接计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> 柱下基础是单层厂房和多层建筑中广泛应用的构件。对这种构件,文献〔1〕〔2〕〔3〕曾提出过图表法和直接计算法。这些方法能避免反复试算的麻烦。但是,都不便用公式直接计算,需借助图表和假定边长比。至于直接确定基底合理外形尺寸的问题,至今尚未妥善解决。基底外形可由长边a与短边b (图1)之比值β确定。设计时,不同受力情况的基础,应采用不同的外形系数β。对于轴心受压和小偏心受压基础,从有利于抗弯和抗冲切的目的出发,以采用方形(β=1)为宜。 相似文献
10.
现实中采集的数据由于需要适应实际工程需求以及数据细粒度信息的分类形式多样,样本数据间很难保持完全的独立同分布.而非独立同分布数据会严重降低深度神经网络模型训练的鲁棒性以及特定任务上的泛化性能.为了降低非独立同分布数据在模型训练和推断过程中的不良影响,提出一种批规范化的改进算法.该算法在神经网络模型训练开始前从数据集中取出一小批量数据做批规范化,求解出的均值与方差作为参考值用来更新训练时的其他批量数据.实验结果表明,该改进算法一定程度上能够加快神经网络模型训练收敛,相对于BN算法,分类错误率降低了0.3%,提高了神经网络模型训练的鲁棒性.在目标检测和实例分割任务上,应用该改进算法的预训练模型能够有效提高某些检测算法的泛化性能. 相似文献