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1.
为提高长型针阀体座面处的渗层深度和硬度,本文进行了针阀体中孔插碳棒与未插碳棒C—N共渗对比试验。实践证明,插碳棒后座面处的渗层深度、硬度及碳化物级别均得到显著提高。共渗后采用空冷淬火,冰冷处理,不仅表面硬度高,而且变形量很小。  相似文献   
2.
为提高长型针阀体座面处的渗层深度和硬度,本文进行了针阀中孔插碳棒与未插碳棒C-N共渗时对比试验,实践证明,插碳棒后座面处的渗层深度,硬度及碳化物级均得到显著提高,共渗后采用空冷淬火,冰冷处理,不仅表面硬度高,而且变形量很小。  相似文献   
3.
MOOC引领了一场教育教学革命,它作为一种新型在线教学模式正在被越来越多的人所接受。该文首先分析了传统教学方法在Java课程教学中存在的问题以及MOOC教学模式的优势与挑战,并探讨了MOOC如何与正规课堂教学有效结合;然后讨论了MOOC如何与已有的在线学习平台(大学城空间)相互融合;最后探索了MOOC在Java课程教学中的具体应用。  相似文献   
4.
专家推荐是在线问答社区的研究热点之一,但现有的算法大多关注用户的静态兴趣和问题信息的匹配,忽视了对用户的动态兴趣表征信息的有效捕捉,从而导致推荐的准确度不足。针对上述问题,提出了融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法。首先,构造由卷积神经网络和注意力机制组成的问题编码器,来处理目标问题和用户历史回答问题,提取对应的问题表征;其次,将用户历史回答问题序列当作时间序列,利用多头自注意力机制学习序列中所蕴涵的动态兴趣表征,结合用户的静态兴趣表征,获取用户的综合兴趣表征;最后,将目标问题表征和用户综合表征进行相似性计算产生推荐结果。利用来自知乎问答社区的真实数据进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,实验结果表明该算法性能要明显优于目前较流行的深度学习专家推荐算法。  相似文献   
5.
当下,建筑行业发展的过程中,受城市用地面积不足等因素的影响下,高层建筑的施工模式,逐步成为主流,此过程中,只有合理地利用土建施工工程技术,促使施工任务按期完成,质量予以达标,越来越多精品化的高层建筑被打造出来后,人们安居乐业的目标才能够得以实现。为此,高层建筑施工过程中,加大每一工序施工技术的运用及管控力度等方面的工作,进一步成为重中之重,需要时刻性地予以主抓与狠抓。  相似文献   
6.
根据工程教育专业认证"以学生为中心"的基本理念以及对学生解决复杂工程问题能力培养的核心要求,本文首先对地方高校计算机类课程实践教学存在的问题进行了分析,然后讨论了如何构造解决计算机领域复杂工程问题的工程化实验实训项目,最后着重探索了"SPOC(Small Private Online Course,小规模限制性在线课程)+项目驱动"的立体化实践教学模式,以期能提升学生解决计算机领域复杂工程问题的能力。  相似文献   
7.
为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.  相似文献   
8.
采用改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)求解含分布式电源的配电网重构问题。该算法在基本和声搜索算法中引入随机位置更新操作、反向学习技术、小概率变异机制、修正音调微调概率等策略,增强了算法的开采与勘探能力,提高了全局寻优能力,避免了算法过早收敛的问题。把分布式电源以PQ和PV两种方式进行处理,对IEEE33节点系统进行网络重构,并与基本和声搜索算法进行对比,仿真结果证明了文中所提IHS算法具有更佳的性能,能够有效的解决含分布式电源的配电网重构问题。  相似文献   
9.
陈梦  张维  赖敏 《湖北电力》2013,(9):53-56
文章介绍了湖北省能源资源概况、能源生产及消费现况,并将湖北省和华中地区其余五省市的能源统计数据进行了对比分析,提出了湖北省能源安全面临的主要问题。  相似文献   
10.
阳名钢  陈梦烦  杨双远  张德富 《软件学报》2021,32(12):3684-3697
二维带形装箱问题是一个经典的NP-hard的组合优化问题,该问题在实际的生活和工业生产中有着广泛的应用.研究该问题,对企业节约成本、节约资源以及提高生产效率有着重要的意义.提出了一个强化学习求解算法.新颖地使用强化学习为启发式算法提供一个初始的装箱序列,有效地改善启发式冷启动的问题.该强化学习模型能进行自我驱动学习,仅使用启发式计算的解决方案的目标值作为奖励信号来优化网络,使网络能学习到更好的装箱序列.使用简化版的指针网络来解码输出装箱序列,该模型由嵌入层、解码器和注意力机制组成.使用Actor-Critic算法对模型进行训练,提高了模型的效率.在714个标准问题实例和随机生成的400个问题实例上测试提出的算法,实验结果显示:提出的算法能有效地改善启发式冷启动的问题,性能超过当前最优秀的启发式求解算法.  相似文献   
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