精心“泡制”的POLO战车

店主心声在我认识的众多老板里,温州北美之光柯总算是做事执着与用心的那种。正是这样,他的POLO来福战车在义乌MECA的赛场上能斩获3项大奖。柯总当时是第一次参加国内汽车音响比赛,自认为这套音响系统还算可以,结果在几位国外裁判的眼里却是漏洞百出,在当时的组别里最后只获得了第4名,与奖杯失之交臂。过后,细心的柯总将白天裁判的指点一一记录下来,进行总结,并暗下决心,在下次的赛场上决不能再空手而回。回到温州之后,柯总对裁判提出的每一个细节进行整改,并加上自己的创意与想法,力求更加完美。由于有了第一次比赛失败的经验,这次可以…     

(Ti,Al)N涂层的微观组织和性能

采用EPMA、XRD、SEM、TEM、HR-TEM、EDX、纳米压痕、氧化实验和切削实验研究了磁控溅射在硬质合金基体上沉积TiN涂层和(Ti,Al)N涂层的微观组织结构和性能。结果表明:TiN涂层晶粒为喇叭口柱状晶,(Ti,Al)N涂层为面心立方平直柱状晶,由于固溶了Al元素,(Ti,A l)N涂层呈(200)面择优生长;(Ti,Al)N涂层在硬质合金基体上无外延生长;(Ti,Al)N涂层在800℃氧化后形成Al2O3/TiO2/(Ti,Al)N的分层结构;(Ti,Al)N涂层具有更高的硬度和更好的切削性能。     

热处理工艺对爆炸焊接后哈氏合金C276耐蚀性能的影响

采用电化学极化测试和EIS测试来研究爆炸焊接和热处理工艺对C276合金耐蚀性能的影响。结果证明,由于爆炸焊接过程引入大量缺陷,导致爆炸焊接后合金耐蚀性能明显下降。经过1020℃正火或580℃退火热处理之后,材料的耐蚀性均能得到一定程度的恢复。由于正火的温度高,缺陷可以完全消除,耐蚀性能恢复程度较高;而退火温度较低,缺陷不能完全消除,所以恢复程度低。     

找回QQ开心农场中消失的好友

最近很多好友都迷上了QQ开心农场,偷菜偷得不亦乐乎。某天,我进入游戏,打开QQ好友列表后却发现里面只有自己了(见图1),多次刷新后还是如此,这可怎么办呢?多方询问后得知,以上问题是由于AdobeFlashPlayer中本地存储容量不足造成的。解决方法很简单:在游戏画面上右击鼠标,选择"设置",在弹出的     

NXS义乌赛场显神威

如果去过的朋友可能都会记得,去年10月份的义乌赛场上,我和新加坡的一位朋友做过一次简短的NXS产品的品牌推广,当时特别介绍了内置功能强大的DSP远程控制系统,集数字音效处理和功率放大的功能于一身,且操作灵活方便的NXS功放,现场很多朋友都非常感兴趣,只可惜当时我们还没有成批引进。在今年5月份,同样是在义乌的赛场上,同     

钴锰矿矿浆电解试验研究

采用矿浆电解工艺处理高锰含钴物料,具有试剂消耗少,钴、锰浸出率高的优点,在阳极可以直接得到高品位的MnO2产品,在阴极得到高钴锰比的阴极液,大大降低后续钴溶液的除锰负荷。     

硫酸选择性浸出含钴铜物料的研究

对由失效锂离子电池焙烧制备的含钴铜物料进行物相分析和硫酸选择性浸出。对浸出温度、浸出时间、硫酸初始浓度、搅拌转速、液固比等影响钴和铜浸出率的因素进行了条件试验,同时分析了浸出机理,钴和铜之间的相互作用有利于钴的浸出与铜的沉淀分离。得到了选择性浸出钴的优化工艺参数:使用1 mol/L硫酸,浸出温度60℃,浸出时间2 h,搅拌转速200 r/min,液固比20∶1(mL/g)。在优化条件下进行了重复试验,钴和铜平均浸出率分别为95.3%和0.37%,钴铜分离系数达到21.4,选择性浸出钴效果较好。     

多金属结核矿浆电解的浸出机理研究

围绕多金属结核的矿浆电解,对多金属结核矿和MnO2在矿浆电解过程中锰的行为规律进行了研究。通过对不同条件下石墨阴极极化曲线的测定和纯二氧化锰矿浆电解浸出行为的研究,查明了多金属结核矿浆电解的阴极浸出反应机理。浸出过程中,阴极上发生的主要是FeCl(3-n)n的还原反应,多金属结核的浸出主要由FeCl(2-n)n,FeCl(3-n)nn来完成。阴极生成的FeCl(2-n)n被结核氧化成FeCl(3-n)又在阴极被还原为FeCl(2-n)n,如此反复。多金属结核的浸出可通过三种途径实现:阴极还原、化学还原和化学溶解,其中多金属结核与阴极碰撞发生的阴极还原反应对锰浸出的贡献率小于5%,多金属结核的浸出主要由FeCl(2-n)n完成。     

含锌、铜溶液萃取分离及锌的回收研究

采用Lix 984N对含杂质锌、砷、铁、锑的硫酸铜溶液进行了铜萃取分离和锌回收研究,解决了含多种杂质的硫酸铜溶液传统沉淀法存在的净化分离困难问题。研究结果表明,铜萃取分离采用3级萃取、1级洗涤和2级反萃,可得到锌、砷、铁、锑含量均低于2 mg/L的符合电积要求的硫酸铜溶液。萃余液采用Ca CO3预中和除去大部分砷、铁、锑,再用Na2CO3沉锌,得到含锌大于40%的高锌渣。     

基于PCA算法的人脸识别

利用PCA算法提供了一个高维和低维间的线性变换矩阵,这个变换矩阵可以通过求取协方差矩阵的特征向量获得而无需其它参数。PCA可逆的线性变换矩阵对截断的误差在均方差意义下最小的特点,即以各维特征欧氏距离上的重建误差和最小为目标,平均对待每一维特征,来截取图像一部分能量,以降低获取数据的维数,提高识别的速度,同时尽可能地提高精度。