单跨光纤长距离混沌激光保真传输实验研究

混沌激光在载波通信、密钥分发等信息安全传输领域具有巨大的应用潜力,但放大器自发辐射噪声、光纤色散以及非线性效应会降低混沌信号的保真度,进而限制单跨光纤混沌同步的距离。本文通过研究滤波器线宽、光纤色散补偿偏差以及混沌入纤功率对混沌激光传输保真度的影响,探明了单跨光纤混沌同步的极限距离,并在实验中实现了200 km单跨光纤中保真度为0.9214的混沌信号传输。以此信号为驱动,获得了同步系数为0.9043的共驱混沌同步,为长距离混沌载波通信与密钥分发的实现提供了基础。     

酯交换合成碳酸二苯酯催化剂的研究进展

对近年来碳酸二甲酯和苯酚酯交换合成碳酸二苯酯的催化剂体系进行了较为系统的概述,包括均相催化剂体系(碱或碱金属化合物、Lewis酸、锡和钛的有机化合物等)和多相催化剂体系(各种负载型、金属氧化物、水滑石等),认为开发有机锡、有机钛配合物催化剂以及将其固载化是碳酸二甲酯与苯酚酯交换反应合成碳酸二苯酯催化剂研究的重要方向.     

食品安全快速检测技术在食品安全监督中的应用探讨

要做好食品安全的监管,必须依靠技术支持,而快速检测技术可以实现对食品安全的迅速排查和监管的前移,提高监管工作的效能。目前,食品安全快速检测技术在我国食品安全管理中得到了越来越多的运用,但由于快速检测技术自身的不足、监管工作人员专业性不强、认识不足等原因,该项技术在基层食品安全监督过程中发挥的作用不够明显。因此,本文在分析我国目前食品安全监督管理中的实际情况及问题的基础上,提出了相应的对策,希望能为未来快速检测技术在食品安全监管工作中更好地发挥其功能提供有益的借鉴。     

面向社交网络分析的差分隐私保护研究综述

阐述了数据的差分隐私保护概念,给出了差分隐私保护模型,从理论上描述了其噪声机制和组合性质,着重进述了差分隐私保护模型在社交网络发布数据隐私保护上的应用及发展,给出了差分隐私保护应用于度分布查询、子图计数、聚类系数计算、边权重计算等社交网络分析技术的实验结果。分析发现,研究差分隐私保护应重点考虑隐私预算和噪声机制,隐私预算决定了隐私保护强度,噪声机制决定了查询准确性;探讨差分隐私保护在社交网络领域的应用,是一个重要的研究方向。     

The effect of tempering temperature on the microstructure and mechanical properties of ultrahigh strength 23CoNi steel plate

1 Introduction23CoNi (0 .23C-14Co-2Ni-3Cr-1 Mo) steel is an ultrahigh strength steel with high alloy .It exhibitshigh strength,good toughness and excellent corrosion resistance . The tensile strength of 23CoNi is above1930 MPa andfracture toughness tends to higher than 110 MPam.It is not only usedto make critical air-craft parts ,such as landing gear ,joints etc .,but alsois used for bulletproof material .It is a kind of sec-ondary hardening alloy steel ,strengthened by the precipitation…     

复合固体超强酸SO42-/Fe2O3/Al2O3/ZnO的制备及其催化性能的研究

利用共沉淀法由Fe(NO3)3、Al(NO3)3、Zn(Ac)2和H2SO4制备了SO42-/Fe2O3/Al2O3/ZnO催化剂,并用于催化合成苯甲醛丙二醇缩醛,研究了醛醇摩尔比、催化剂用量、反应时间等因素对产品收率的影响。结果表明,在n(苯甲醛)∶n(丙二醇)=1∶1.2,催化剂用量为反应物总质量的1%,反应时间50 min的最佳条件下,苯甲醛丙二醇缩醛的收率可达97.6%。     

时效对0Cr15Ni5Cu2Ti钢组织与性能的影响

研究了960℃℃和1000℃固溶处理后,时效对马氏体沉淀硬化不锈钢0Cr15Ni5Cu2Ti微观组织与力学性能影响。结果表明,采用960℃和1000℃固溶处理,在455～460℃时效冲击值出现最低值,断121表现为准解理;强度和硬度在460℃时效出现峰值。主要与组织中细小富铜相共格析出有关。随着时效温度增加,钢中富铜相长大,强度和硬度也随之降低。     

基于图卷积神经网络的文本分类方法研究综述

文本分类是自然语言处理领域中常见的任务,机器学习和深度学习在该任务中已有较多研究并取得了很大进展,然而,这些传统方法只能处理欧氏空间的数据,不能完全有效地表达出文本的语义信息。为了打破传统的学习模式,诸多研究开始尝试用图表示文本中各实体间的丰富关系,并利用图卷积神经网络学习文本表示。文中对基于图卷积神经网络的文本分类方法进行了综述,首先概述了图卷积神经网络的背景与原理;其次,利用不同类型的图网络详细阐述了基于图卷积神经网络的文本分类方法,同时分析了图卷积神经网络在网络深度上的局限性,并介绍了深层网络在文本分类任务上的最新进展;最后,通过实验比较了各模型的分类性能,并探讨了该领域的难点与未来的发展方向。     

基于神经网络学习机制的应急决策支持中间件模型

在传统的决策支持系统模型库、知识库、数据库、解释器等组成部件的基础上，引入中间件技术，构建基于神经网络学习机制的应急决策支持中间件模型（MMEDSS）。该模型由解释中间件（EM）、数据库中间件（DBM）、数据挖掘中间件（DMM）、模型库中间件（MBM）、知识库中间件（KBM）组成，其中EM负责和用户交互，DBM负责数据库访问，MBM和KBM负责向EM提供模型和规则，DMM应用神经网络学习算法，通过案例学习动态更新模型库。     

固体超强酸SO2-4 /ZrO2 和S2 O2-8 /ZrO2催化合成环己烯

应用固体酸催化剂SO2-4/ZrO2 和S2O2-8/ZrO2作为环己醇的脱水剂,成功地制备了环己烯,并对反应时间、反应温度、催化剂的用量等对脱水反应的影响进行了探讨,实验结果表明,SO2-4/ZrO2 和S2O2-8/ZrO2是环己醇脱水制备环己烯的良好催化剂,并且反应时间短、后处理容易、催化剂用量少、可以重复使用、收率高.脱水反应的最佳工艺条件为:催化剂用量为环己醇质量的6%,反应时间为0.9 h,反应温度为150 ℃,催化剂用量为环己醇质量的6%.