大饼还是画饼 盒子热背后的冷思考

1月21日,C1在乐视(LETV)TV官方网站开放购买,5万台现货在7小时被购买一空。4月1日,这一抢购记录再次被刷新,5万台升级版的产品C1 S仅用了58分钟便全部售完。与之同时,以前以"饥饿营销"出名的小米公司(XIAOMI),也在令人惊讶的时间内,售光了几万台小米盒子。两家盒子的热卖,再次把人们的目光聚焦到了先前"雷声大雨点小"的互联网电视领域,几家大佬集体出击,是否意味国内互联网电视的时代即将到来?而诸多企业不遗余力地切入,其背后的动机又是什么?在看似诱人的大饼前,最终的香味能否变成各位大佬果腹的美餐?一切的一切,都将随着我们的探讨被逐一揭开。     

芯片制造电子电镀表界面科学基础——第341期“双清论坛”综述

电子电镀作为芯片制造中唯一能够实现纳米级电子逻辑互连的技术方法,是国家高端制造战略安全的重要支撑。本文基于国家自然科学基金委员会第341期“双清论坛”,针对我国在芯片制造电子电镀领域的重大需求,梳理了芯片制造电子电镀表界面科学基础的研究现状、发展趋势及面临的挑战,凝炼了该研究领域急需关注和函待解决的重要基础科学问题,探讨了今后5~10年的科学基金重点资助方向,为国家相关政策的总体布局提供有效的参考建议。     

纤维状海泡石改性氟橡胶复合材料的耐磨性能研究

研究纤维状海泡石的结构及其对海泡石/氟橡胶复合材料耐磨性能的影响。结果表明:海泡石纤维束直径集中在100~200nm,长度为1~5μm,聚集体内孔径为3~100nm;随着纤维状海泡石用量的增大,复合材料的100%定伸应力增大,拉伸强度先增大后减小,拉断伸长率下降;当海泡石用量为15份时,复合材料表现出良好的耐磨性能。     

如果我是黑莓CEC 私有化与黑莓王国的未来

9月24日，加拿大保险公司枫信金融控股公司以每股9美元、总价47亿美元的价格，与黑莓（Blackberry）签署了收购意向书，这意味着，步诺基亚（NOKIA）、摩托罗拉（Maforoa）后尘，又一家世界知名的手机企业走过了它事业的春、夏、秋，从此步入了白雪飘飘的冬天。那么，私有化之后的黑莓究竟面临着怎样的命运，如果我们是黑莓CEo的话，又会采取什么措施去挽回目前的颓局？今天，我们特邀了本刊的两位作者，希望他们就这一问题谈谈自己的看法。     

荒管端部壁厚增厚补偿控制策略及补偿机制

针对无缝钢管张力减径头尾增厚缺陷，基于管端壁厚补偿方案与头尾削尖技术，预设计削尖荒管的削尖参数，借助ABAQUS有限元软件建立了张力减径全过程仿真模型并通过现场试验验证其准确性。通过单一控制变量法研究不同削尖量、削尖长度等参量对张减头尾增厚缺陷所造成的管端切损长度的影响及壁厚补偿规律，通过补偿效果不同，建立“全补偿区”、“过补偿区”和“不合理区”等评判依据。考虑无缝钢管生产工艺长流程、多工序的特点及钢管尺寸在不同工序、道次、工具下的遗传特性，提出连轧-张减多工序联合控制的削尖荒管补偿控制策略，给出削尖荒管削尖参数的设计准则，并基于模拟壁厚数据推导得出削尖量有效取值范围预测模型。建立削尖荒管在张力减径咬钢-稳定轧制-抛钢全过程的头尾削尖补偿控制模型，对比分析补偿前后无缝钢管截面形状及尺寸精度，结果表明削尖荒管补偿控制策略具有显著的缺陷抑制效果。将削尖荒管补偿控制策略拓展应用于3种不同规格、不同延伸系数的钢管张减过程，验证了头尾削尖补偿控制方法的适用性，以减少60%的管端切损长度为衡量标准，各规格张减产品的削尖量均存在某个有效取值范围。对于提高无缝钢管产品质量稳定性及成材率具有一定指导意义...     

辛烯基琥珀酸酐改性淀粉稳定Pickering乳液的研究进展

由于Pickering乳液具有良好的稳定性以及对环境友好，近些年来引起人们的广泛关注。随着Pickering乳液在食品工业中的应用逐渐增多，大量的食品级颗粒稳定剂被设计并应用于Pickering乳液的稳定。辛烯基琥珀酸淀粉酯(Octenyl succinic anhydride starch, OSAS)因其优良的乳化特性广泛应用于稳定Pickering乳液。总结了OSAS的淀粉源、取代度、颗粒尺寸以及油水比对Pickering乳液的影响，并且综述了OSAS与其他功能性物质结合所稳定乳液的研究进展，为OSAS稳定Pickering乳液的应用提供一定的理论参考。     

最后的稻草 BB10能否成为RIM的救星

Android、iOS兴起之后,黑莓(BlackBerry)的没落令人惋惜,无数的BBer幻想它重振旗鼓,但漫长的等待让他们也不得不投靠其它平台。BB10的传言让BBer看到了希望,也让RIM(现己正式更名为Blackberry)有了救命稻草。2013国际消费电子展(CES)上,我们看到了BB10的工程样机,最终,我们得以与Z10见面,我们的问题很简单,BB10这根最后的稻草,能救RIM于水火之中吗?     

基于神经网络的数据采掘技术

首先概念了数据仓库与数据采掘，然后分别给出了基于神经网络的数据采掘技术中的分类、聚类、预测等实证性的分析，最后给出展望。