基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。     

Python爬虫在导购系统中的应用

近年来,随着互联网的发展,出现了网上购物这种全新的购物方式。网上购物已经成为年轻人购物的主要方式。但网上的商品琳琅满目,如何挑选物美价廉的商品成为需要解决的问题,由此设计了一个基于Python爬虫的优惠券型导购系统。将淘宝、天猫、京东三大电商网站作为数据源,使用Python的requests、selenium等模块结合IP代理反反爬虫技术将商品信息与优惠券信息爬取下来,对信息进行数据清洗并存入mongo DB数据库中,由后台服务器程序整理数据,并在基于HTML5的安卓端APP展示出来供用户查看与选择。该系统简单高效,可以改善用户的购物体验,具有较高的实用价值。     

Proton irradiation damage mechanism of the InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well

InP-based high electron mobility transistors (HEMT) have shown a great potential for national defense and satellite radar in space radiation environment applications. This paper studies the proton radiation damage mechanism of its critical structure InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well. The proton projection range and vacancy defect information are obtained at different incident proton energies of 50keV, 75keV and 200keV by SRIM software. With the increase of proton energy, the proton injection depth is increasing and eventually protons pass through the material layers. Besides, the proton radiation induced vacancy defects numbers around hetero-junction increase first and decrease subsequently, and As vacancies are the main proton radiation induced defects. In addition, non-ionizing energy loss (NIEL) of In_0.52Al_0.48As and In_0.53Ga_0.47As material is computed under different incident proton energies by the analytical model. The change trend of NIEL is identical to the induced vacancy numbers, namely, NIEL first increases and then decreases as the incident proton energy increases. Finally the degrading effect of the radiation-induced As defect is detected in the two-dimensional electron gas in the quantum well, which confirms that the major proton radiation damage mechanism of the quantum well is the induced vacancy defects by NIEL.     

电站锅炉烟气余热利用现状分析

介绍了电站锅炉烟气余热回收的现状,指出了余热回收、利用、发展3个阶段的特点,表明余热方案系统越来越复杂,节能效果越来越好,方案可选择性越来越多,需要优化.总结了余热方案优化常用的优化目标和优化方法.     

Hydraulic Self Servo Swing Cylinder Structure Optimization and Dynamic Characteristics Analysis Based on Genetic Algorithm

The dynamic characteristics of hydraulic self servo swing cylinder were analyzed according to the hydraulic system natural frequency formula. Based on that, a method of the hydraulic self servo swing cylinder structure optimization based on genetic algorithm was proposed in this paper. By analyzing the four parameters that affect the dynamic characteristics, we had to optimize the structure to obtain as larger the Dm(displacement) as possible under the condition with the purpose of improving the dynamic characteristics of hydraulic self servo swing cylinder. So three state equations were established in this paper. The paper analyzed the effect of the four parameters in hydraulic self servo swing cylinder natural frequency equation and used the genetic algorithm to obtain the optimal solution of structure parameters. The model was simulated by substituting the parameters and initial value to the simulink model. Simulation results show that: using self servo hydraulic swing cylinder natural frequency equation to study its dynamic response characteristics is very effective. Compared with no optimization, the overall system dynamic response speed is significantly improved.     

镁质低品位铁镍硫化矿的活化工艺及机理

细菌浸出是镁质低品位铁镍硫化矿的潜在处理方案之一。针对该矿石浸出活性较低的问题,研究了硫酸预浸出和硫酸铵焙烧预浸出2种活化方案,并与细菌直接浸出(空白试验)做了比较。结果表明,2种活化方案都有利于金属回收,但硫酸铵焙烧预浸出方案的活化效果更优:浸出时间为8 d时,Ni、Cu和Mg的浸出率分别为90.2%、89.56%和61.19%,分别高于硫酸预浸出方案2.08%、12.2%和8.95%。矿石中的Mg主要在硫酸铵焙烧预浸出阶段进入溶液,细菌对Mg浸出的影响不大。XRD和能谱分析表明:浸出渣中Ni和Cu的残留量很低,Mg主要存在于难浸出的蛇纹石之中。     

基于阵列漏磁信号分析的无刷直流电机高阻接触故障诊断研究

无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触（high resistance connection, HRC）故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。     

基于BLSTM-随机森林的短期光伏发电输出功率预测

光伏发电功率具有不确定性和波动性,准确预测光伏发电功率对提高光伏并网效率和保持电网安全运行具有重要作用.对江苏某地区光伏发电站的功率特性进行分析,使用小波降噪处理历史功率曲线,并对各气象条件使用灰色关联分析筛选出强相关影响因素,减少输出功率噪声和无关气象条件对功率预测的影响.将小波降噪处理后的历史输出功率及强相关特性构建数据集,建立基于双向长短期记忆网络(BLSTM)与随机森林的短期光伏发电功率预测模型,并与其他模型的预测误差进行比较.仿真结果表明,提出的BLSTM-随机森林的短期光伏功率预测模型具有较高的预测精度.     

先共析铁素体对粒状贝氏体性能的影响

本文研究了低碳合金钢先共析铁素体+粒状贝氏体混合组织与单一粒状贝氏体组织的性能,先共析铁素体的存在降低钢的机械性能,尤其是显著降低冲击韧性。     

实型铸造在轿车玻璃检具制造中的应用

介绍了基于数控加工泡沫模样原型与实型铸造技术相结合的轿车玻璃检具的快速制造。结果表明，采用数控铣床进行检具泡沫模样的加工，加快了泡沫模样的制作，保证工作面加工余量均匀，从而减少了铸件加工量；实型铸造不需起模，保证了检具毛坯的完整性，满足了客户要求。