利用中学化学知识辨别调和汽油的简易方法

针对近期媒体上报道的调和汽油引发“熄火门”的事件,利用中学所学的有机化学相关理论知识对汽油中的N-甲基苯胺、甲缩醛和碳酸二甲酯三种调和组分进行快速辨别。方法简便快捷,贴近生活。     

太阳电池在不同光谱分布太阳模拟器下的性能差异分析

测试了单晶和多晶硅太阳电池的光谱响应曲线,将单晶硅光谱响应作为标准电池的光谱响应,利用BBA太阳模拟器和AAA太阳模拟器的光谱计算了多晶硅太阳电池在两种模拟器下的光谱失配因子,对在两种模拟器下测试结果的可靠性进行了分析。     

基于聚类的数据加权优化在犯罪预测中的应用

近年来，我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势，但是，犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力，打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据，提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类，然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据，继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习，从而预测犯罪案由。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法具有更好的预测效果，为公安实践工作中类似案件的侦破和预防，提供新的路径支撑。     

浅谈彰武地区雾霾产生因素及其治理措施

彰武地区的雾-霾天气已成为常见的环境污染问题,而且有迅猛增长之势。空气质量的下降,不仅影响着人们的身体健康和出行,而且对社会发展有着不可估量的负面影响。通过对本地区雾-霾天气造成的污染问题,浅析其产生的因素和季节特点,以及应采取的治理措施。     

泌阳凹陷南部陡坡带泌293井区沉积特征研究

综合利用岩心、钻井、测井、录井、分析化验等资料,开展泌阳凹陷南部陡坡带沉积特征研究,确定研究区为水下冲积扇沉积体系;开展了砂体发育特征、沉积微相及展布、微相物性参数、微相含油性等研究,共划分三种亚相、六种微相类型,其中扇根主河道和辫状河道砂体储集层物性及含油性最好,是油田产能建设的主要区域。     

四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统气源示踪

以天然气、烃源岩及储层沥青的地球化学特征为主要依据,通过天然气-天然气、储层沥青-烃源岩、天然气-烃源岩3个方面对比,深入探讨四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统天然气来源。研究表明,四川盆地高石梯-磨溪地区下二叠统天然气主要来源于筇竹寺组泥岩。其5项证据分别为:下二叠统天然气乙烷碳同位素小于-30.5‰,甲、乙烷碳同位素倒转是由高演化程度烃源岩所致;多数下二叠统天然气与龙王庙组天然气特征最为相似;GS18,NC1井下二叠统天然气特征与寒武系相似,说明上下层气源一致;高石梯-磨溪地区下二叠统储层沥青地球化学特征与筇竹寺组泥岩最为相似;筇竹寺组泥岩主要为下二叠统供气,这一认识符合干酪根油气生成理论和同位素分馏规律。     

晋祠博物馆存宋代建筑小样的断代及修复方案(下)

本文对保存在太原晋祠博物馆的一座宋代楼阁式建筑的小样进行了详细的断代分析和鉴定,并针对其残损情况,参照现存同时期宋代建筑的法式特征和构造特点,提出了小样的修复方案。通过断代分析,确认了"扎小样"这一重要的营造技术手段至迟在宋代就已经成功应用。对中国古代建筑技术史的研究和认识具有重要意义。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

碳纤维增强塑料加固抗滑桩的阻断分析

针对抗滑桩自由段的荷载条件,分析了桩体在土体等效集中荷载、桩侧土体摩擦力和土体自重应力外载作用的内力分布特征,获得到了桩体剪力和弯矩的解析式。依据桩体复合裂纹的分布特征,还得到了拉剪应力条件下桩体结构的KI和KII应力强度因子解析式和裂纹张开位移COD计算式。现场实验和数值分析表明:碳纤维增强塑料(CFRP)对抗滑桩的裂纹扩展、大变形和塑性区分布具有明显的抑制作用,并进一步显示了在滑面位置需同时增强抗滑桩强度的重要性,进而验证了CFRP加固抗滑桩的实用性,拓宽了其应用范围。