水溶性咪唑啉季铵盐缓蚀剂的复配研究

利用正交实验方法对复配缓蚀剂进行了开发与研究,以环烷酸和多乙烯多胺合成的缓蚀剂为主要成份,再与表面活性剂、螯合物、有机胺和自制液进行复配而得;采用多元二次回归方程式对合成产物腐蚀速率与操作因素的关系进行回归;用非线性规化确定出实验范围内腐蚀速率最小的适宜复配操作条件:表面活性剂用量为0.112 6(与合成缓蚀剂的质量比,下同),螯合剂用量为0.010 2,有机胺用量为0.213 9,自制液用量为0.357 2。验证实验结果表明,在最适宜的实验配比下所得产品其水溶性好、腐蚀速率慢、缓蚀率高达99%以上。     

不确定信息的认知结构表示、推理和学习

提出了一个对不确定信息进行表示、推理和学习的统一框架.通过引入4-值认知结构刻画不确定性,提供了更强的度量能力和更高的推理效率,同时支持相关不确定信息的有效获取,从而更加接近实际应用的需要.     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

人脸识别技术综述

人脸识别技术是生物识别的一个重要分支,本文首先介绍了近年来人脸识别技术的发展状况,详细介绍了几种人脸识别方法,最后对各种相关技术进行评价并提出了今后发展的方向。     

混合级联多电平高压有源电力滤波器预研

针对高压有源电力滤波器,为了采用级联结构时在相同的级联数目下可以获得更多的电平数,同时提高输出功率等级,并且考虑到开关频率和系统补偿特性关系,采用一种混合级联多电平拓扑结构。该有源电力滤波器由可以等效为电压源与电流源的两部分串联组成,电流源部分为传统的PWM变换器;电压源部分由3个H桥逆变器级联构成,其输出电压的基波分量可以抵消电网电压,因此电流源部分的PWM变换器交流侧承受的电压很低,有功损耗小,从而可以提高PWM变换器的开关频率,从而谐波抑制的效果更好。其控制策略简单,易于实现。作为高压大容量有源电力滤波器预研,在单相电网电压有效值220V条件下,通过MATLAB仿真和实验结果证明了该拓扑的有效性和实用性。     

联通系统集成有限公司提供优质信息安全服务获多项佳绩

正联通系统集成有限公司一直以来以提供优质的IT服务著称业界,尤其在信息安全服务方面更是拔得头筹。多年来对内承担联通集团信息安全的重要保障及全网各省信息安全服务支撑工作;对外承接大量政企客户信息安全服务项目。联通系统集成有限公司安全服务团队提供的专业服务,主要得益于ITSS标准体系对企业信息安全的指引。联通系统集成有限公司安全服务团队深入解读ITSS标准体系中对信息安全的要求,并将其落实到实际工作中,在加强IT服务能力建设的同时,提高了自身的专业技能。不仅掌握了SQL注入、跨站、暴力破解、文件上传、文件包含、内网渗透、提权还有恶意代码等技术,还掌握了工业和信息化部发布的法规与政策、     

IP网络技术及标准的发展

跟踪国内外ＩＰ标准化组织对ＩＰ研究的进展,在ＩＰ组网技术、ＩＰ服务质量、ＩＰ路由协议、ＩＰ接入服务器、ＩＰ电话、ＭＰＬＳ、ＩＰ ＶＰＮ等领域对ＩＰ的新技术和标准的发展作了描述和介绍,指出下一代ＩＰ网的网络组成特点、ＱｏＳ今后发展的方向、ＩＰ对路由协议的要求、ＩＰ接入的种类、接入服务器的功能、ＩＰ电话的发展趋势、ＭＰＬＳ技术的特点和存在问题以及ＭＰＬＳ ＶＰＮ的基本思想等。     

基于软阈值深度学习的自动调制识别算法

自动调制识别是认知无线电、电子侦察、电磁态势生成中重要的环节.由于电磁环境日益复杂,噪声对能否正确调制识别影响显著.本文针对低信噪比（signal-noise ratio,SNR）环境条件设计了一种基于软阈值的深度学习模型,在卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）的基础上加入软阈值函数.将IQ数据转化为幅度相位信息作为模型的输入,CNN用于提取幅度相位数据中的特征,软阈值学习网络可以针对不同特征设置不同阈值,用于滤除样本噪声,提高低SNR条件下的识别率.在开源数据集RML2016.10a上验证了所提算法的有效性,对比其他网络结构,本文提出的模型识别率更高且效率更高.     

基于CEEMDAN-HD-云模型特征熵的油气管道工况识别

针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离选取有效模态并重构。计算重构信号的云模型特征熵、峭度作为特征参数,用支持向量机进行分类识别。通过实验室数据验证,CEEMDAN、豪斯多夫距离与云模型特征熵结合的方法可以有效提高油气管道泄漏检测的准确性,实现了对流量小于m/h的微小泄漏信号的识别,具有一定的现场应用价值。     

Eu~（3＋）－N~1－（对－异硫氰基苄基）－DTTA标记抗CEA McAb C＿（17）

Ｅｕ￣（３＋）－Ｎ￣１－（对－异硫氰基苄基）－ＤＴＴＡ标记抗ＣＥＡＭｃＡｂＣ＿（１７）赵启仁，张福华，刘洁，林汉，李美佳，庄湘莲，陈艾，胡壁（中国医学科学院放射医学研究所，天津，３００１９２）ＴＲＩＦＭＡ中，制备比活性高、免疫活性高的Ｅｕ３＋标记抗体...