氢化物发生的机理及其在原子光谱中的应用

详细介绍了氢化物发生的反应体系和氢化反应的两种机理,并讨论了氢化物发生法在原子光谱中的应用现状和发展趋势。     

化学纤维的今日与未来

对世界范围内纺织纤维的需求发展进行了定性和定量的分析,说明将来很有必要提高化纤生产和为进一步扩大化纤生产提供多种多样的可能性,这也涉及原料供应。化纤生产不仅要满足人们对纺织品不断增长的需要,而且也要考虑到纺织品生产中技术发展和为新的应用领域服务,为此要进行多种多样的市场导向研究工作和开发工作,使常规纤维供应扩大,同时也导致取决于市场需求的特种纤维的发展。     

莫乱刷 路由器固件升级有讲究

正通过升级固件,我们可以让原本性能平庸的路由器变得更强大,不过,升级的过程中,由于这样或那样的原因,我们也很容易酿成路由器变砖的悲剧。那么,如何升级路由器固件才安全?这里我们就和朋友们探讨一下。     

传热设备自动清洗纽带的开孔结构优化研究

对设有开孔结构的自转清洗纽带进行了传热特性及流阻特性研究。结构优化试验的结果表明 :摩擦阻力和传热强化都随开孔面积比率的增大表现出先上升后下降的趋势 ,传热强化的幅度在 2 %— 18%之间 ,摩擦阻力系数在开孔率 18%时最大 ,其中 7#开孔比率纽带的综合性能最佳。因此 ,这种开孔结构的纽带更宜用于中低Re工况下应用 ,在 2 .0m/s以上的高流速工况下应采用高开孔率结构的纽带或螺旋带     

无线Mesh网络中路由与信道联合分配研究

无线Mesh网络中路由器使用多射频接口并配备多信道传输能有效增加网络吞吐量及降低干扰。研究路由与信道分配问题的目的就是增加网络容量、减少延迟等。文中针对无线Mesh网络中多接口多信道的路由与信道分配问题做了统一考虑,根据路由约束、信道约束、干扰约束以及宽带约束建立了混合整数线性规划（MILP）模型,并提出了基于迭代搜索的启发式算法很好地解决了此问题。仿真结果表明该算法可以提高网络吞吐量,降低延迟。     

时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

基于表示学习和深度森林的长链非编码RNA编码短肽预测模型

长链非编码RNA（lncRNA）中的小开放阅读框（sORFs）能够编码长度不超过100个氨基酸的短肽。针对短肽预测研究中lncRNA中的sORFs特征不鲜明且高可信度数据尚不充分的问题,提出一种基于表示学习的深度森林（DF）模型。首先,使用常规lncRNA特征提取方法对sORFs进行编码;其次,通过自编码器（AE）进行表示学习来获得输入数据的高效表示;最后,训练DF模型实现对lncRNA编码短肽的预测。实验结果表明,该模型在拟南芥数据集上能够达到92.08%的准确率,高于传统机器学习模型、深度学习模型以及组合模型,且具有较好的稳定性;此外,在大豆与玉米数据集上进行的模型测试中,该模型的准确率分别能达到78.16%和74.92%,验证了所提模型良好的泛化能力。     

稻草强化生物膜浮床脱除工业尾水中氮素及COD的效果

工业污水处理厂排放的尾水中总氮含量偏高,容易引起地表水体的富营养化。为了提高尾水中总氮的去除效率,通过模拟稳定塘静态和动态试验,对比了不同稻草添加量(0,0.18,0.54 g/L)强化生物膜浮床脱除工业尾水中总氮(TN)的效果。静态试验结果表明:随着稻草量的增加,TN的去除率显著提高;10 d后,添加0(CK)、0.18 g/L(T1)和0.54 g/L(T2)稻草的尾水中,TN去除率分别为18%,40%,93%。动态试验结果显示,水力停留时间(HRT)为 4 d时,CK、T1和T2的平均TN去除率分别为10%,22%,49%,且3种情况下的进出水COD浓度无显著差异。这主要是由于稻草通过缓慢释放碳源为生物膜中异养反硝化细菌提供可利用的有机物。研究成果可为工业尾水深度处理脱氮技术提供参考。     

不同模式下反激式开关电源的分析

为优化反激式开关电源的参数设计,在不同模式反激变换器的参数分析基础上,设计了断续模式和连续模式下的22W多路输出反激式开关电源,推导了两种模式下的电源参数计算方法,分析了功率开关管、高频变压器、次级二极管、输出滤波电容等元器件的损耗机理及计算方法,并对全负载范围内的多组数据进行测量。实验表明,电源纹波电压、工作效率等各项指标均符合要求,性能良好;不同模式下反激变换器的参数分析合理,实验效率曲线与损耗分析结果基本一致。