四代篦冷机的技术进展

1937年，首台篦冷机在美国投产，迄今已70年，在此期间，篦冷机已从第一代薄料层篦冷机、第二代厚料层篦冷机、第三代空气梁可控气流篦冷机发展为第四代无漏料篦板的熟料冷却机。本文就四代篦冷机的技术进展状况作一介绍，以便有关人员了解各代篦冷机发展过程中，所遇到的问题及其解决途径，为进一步提高篦冷机的性能提供参考。     

基于FPGA的列车信号采集系统设计与研究

列车工况信号对列车故障检测与分析有重要意义。以CycloneⅢ系列FPGA、AD9220、SRAM作为主要器件,利用MAX038输出信号以模拟列车工况信号,再对信号进行采集、存储进行系统设计与分析。为保证系统的稳定性和可靠性,制作了PCB板对系统进行测试。     

基于FPGA的轨道振动信号数字监测接收机设计

设计了一种基于FPGA的轨道振动信号数字监测接收机,详细阐述了接收机的数据流走向及其振动信号频域分析的实现.设计中以Altera的cycloneⅢ系列芯片EP3c25Q240C8为硬件平台,以QuartusⅡ9.1为软件平台,数据存储缓存单元使用ISIS公司的IS61NLP102418,频域分析则使用1024个点的FFT,进行功率谱估计.     

圆柱形换能器垂直方向性计算

对于圆柱换能器，由于直径高度比不同，其辐射声场变化比较复杂，表现在垂直方向性上，这给换能器的设计与测量带来了一定的困难。本文采用解析法与有限元法，对两种径高比不同情况下的垂直方向性进行了计算，并对样品进行了测量，结果表明这两种方法都能正确预报圆柱换能器的声场分布，而有限元法更精确些。     

基于二维划分的杰卡德相似系数批量计算效率优化

随着互联网用户及内容的指数级增长,大规模数据场景下的杰卡德相似系数计算对算法的效率提出了更高的要求。为提高算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行缺陷进行了分析,结合Spark适用于迭代型及交互型任务的特点,基于二维划分算法将算法从MapReduce平台移植到Spark平台;并通过参数调整、内存优化等方法进一步提高了算法的执行效率。两组数据集分别在3组不同规模的集群上的实验结果表明,与MapReduce相比,Spark平台下的算法执行效率提高了4倍以上,能耗效率提升了3倍以上。     

基于网络云团的聚合协作推荐方法

推荐技术是处理信息过载问题的关键技术之一。提出了基于网络云团的聚合协作推荐方法,利用云模型得到网络云团内的用户推荐偏好云,然后在网络云团间进行聚合协作推荐。在项目云团基础上,对推荐中的新用户冷启动问题进行了应用分析,提高了推荐的性能。     

机械振动对2A14铝合金TIG焊接接头组织与性能的影响

研究了焊接电流、机械振幅和机械振动频率对2A14铝合金TIG焊接接头力学性能和显微组织的影响.结果 表明:在TIG焊接过程中施加机械振动,可以明显改善2A14铝合金的焊缝组织;拉伸过程中焊接接头最薄弱区域从未施加机械振动时的焊缝中心处转移至施加机械振动时的焊缝靠近熔合线位置处;增加机械振幅和机械振动频率都可以有效细化焊...     

2021年中国大陆食源性疾病暴发监测资料分析

目的 分析2021年中国大陆食源性疾病暴发事件的流行病学特征,为制定预防措施提供依据。方法对我国食源性疾病暴发监测系统收集的2021年食源性疾病暴发数据的流行病学特征进行描述性统计学分析。结果 2021年,30个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团（除西藏自治区）共上报食源性疾病暴发事件数5 493起,累计发病32 334人,死亡117人。在病因明确的3 275起事件中,毒蘑菇导致的事件数和死亡人数最多,分别占49.13%(1 609/3 275)和67.86%(76/112);微生物性致病因子导致的发病人数最多,占53.05%(11 585/21 839);在食源性疾病暴发的场所中,家庭的事件数和死亡人数最多,分别占54.00%(2 966/5 493)和92.31%(108/117);餐饮服务场所的发病人数最多,占65.59%(21 208/32 334)。结论 家庭是毒蘑菇死亡事件发生最多的场所;微生物性致病因子是餐馆和学校食堂的主要致病因素。建议各地根据不同类别食源性疾病暴发事件的发生特点,在高发季节、高发地区、重点场所做好监测预警、食品安全监管、健康教育和医疗救治等工作。     

高增益低噪声信号放大电路的研究

介绍了高增益低噪声信号放大电路的设计与研究,并给出了可变增益放大器LMH6505和运算放大器AD8041的工作原理.根据增益可变的要求,以AD8041和LMH6505为核心,通过Pspice软件对设计电路进行仿真,分析和验证了设计电路的可行性,并以此为基础对实际电路进行了测试与研究,完成了120dB大动态范围、工作频率为1MHz至10MHz的信号放大电路的设计.     

融合关键对象识别与深层自注意力的Bi-LSTM情感分析模型

在线评论文本通常涉及多个评价对象,对象的表达方式有显式和隐式之分,针对不同对象的情感倾向可能不会完全一致.关键评价对象是评论中最受关注的对象,其相应的情感语义对整条评论的情感观点起主导作用.本文构建了融合关键对象识别与深层自注意力机制的Bi-LSTM模型,以提升短文本情感分类的效果.使用CNN处理文本,基于卷积层输出结...