在平板玻璃工业建设项目中对艺术性的追求与体现

在平板玻璃工业建设项目中,通过艺术与工业建筑的融合、共存、互补,在满足高效生产、环保生产、安全生产的同时,实现了建设项目对艺术性的追求,体现了其与建筑艺术的完美结合。     

电弧增材制造航空AA2024铝合金的微观结构及其腐蚀行为研究

研究了电弧增材制造 (WAAM) 航空 AA2024 铝合金的微观组织结构及其腐蚀行为。通过扫描电镜(SEM)、透射电镜 (TEM) 和能量色散 X 射线光谱仪 (EDX),研究了该铝合金腐蚀前后的微观组织结构以阐明其腐蚀行为。结果表明,电弧增材制造AA2024铝合金中,存在熔池区 (MPZ)、熔池边界区 (MPB) 和热影响区(HAZ)。3 个区域中均存在以孤立或成簇的形式存在的 S 相 (Al₂CuMg)、θ 相 (Al₂Cu) 和 α 相 (AlFeMnSi) 金属间化合物 (IM)。相对MPZ和HAZ,MPB显示出更高的局部腐蚀敏感性,这与IM的脱合金化行为密切相关。     

多伦多

多伦多是加拿大的金融首都,人口280万,20多年前,这里还是个富裕而邋遢的地方,现在却一跃成为美丽的大城市。要是你感兴趣,让我们对它作一短暂的遨游,好吗? “会当凌绝顶,一览众山小。”到多伦多游览的人,总喜欢先登上多伦多电视塔,这个世界上最高的建筑物,对全城作一番鸟瞰,我们也从这里开始吧。多伦多电视塔,是由加拿大国营铁路及太平洋铁路合资兴建的。1973年动工,1976年落成。总高553米。420号高强混凝土浇筑的塔身断面呈Y型,基部每翼宽30.48米,厚6.7米,     

基于同态加密的线性系统求解方案

在科学计算、统计分析以及机器学习领域,许多实际问题都可以归结到线性系统Ax=b的求解,如最小二乘估计和机器学习中的回归分析等.而实际中用于计算的数据往往由不同用户拥有且包含用户的敏感信息.当不同的数据拥有者想在合作求解一个模型的同时保护数据的隐私,同态加密可以作为解决方法之一.针对两个用户参与的场景,基于Cheon等提...     

肘关节僵硬患者的康复护理

目的:探讨肘关节僵硬的护理和运动康复的方法与疗效.方法:回顾性分析35例肘关节僵硬的术前准备,术后的病情观察、进行系统的功能康复护理的措施.结果:本组患者术后随访7-25个月,平均16.5个月.术后患者的平均肘关节功能:伸直20.3±7.6°,屈曲116±6.5°,旋前76.3±7.4°,旋后82.5±6.4°.根据肘关节功能Mayo评价体系进行评估,术后平均为(85.7 ±8.6)分.结论:对于肘关节中度僵硬的患者进行手术治疗的同时,必须进行术后早期系统规范的功能康复,才能达到较好的的功能恢复.     

涡流管制冷技术在平板玻璃工业建设项目中的应用

从环保和综合利用的角度,重新重视和关注涡流管制冷技术,并进一步进行了综合效益评价。     

芝加哥郊区银行美国

斯科基第Ⅲ区是芝加哥典型的郊区,其特征是在高速公路分割成的街区上,开设着千篇一律,没有个性的餐馆、商店和加油站等公用设施。因此,在筹建这个区的银行时,委托人提出的第一个要求,就是要有独特的风格。按照这个要求,建筑师把入口大厅设计成流线型的玻璃幕墙大花房,成为这里最有特色的建筑。在花房式的入口大厅内,由于有丰富的自然光线,白色搪瓷的硬     

弗林德斯步行街,澳大利亚

近十年来,汤斯维尔市迅速发展成为澳大利亚最大的城市,郊区急骤地膨胀起来,而历史上形成的市中心商业区则面临着衰退的威胁。1970年,汤斯维尔市议会授权对中心商业区弗林德斯大街的改建,进行可行性研究。汤斯维尔市地处热带,特别适于用树木及篷帐等组织城市的露天生活。经调查,顾客们一致赞成将弗林德斯大街改建成为具有热带特色、轻快、悠闲而有吸引力的步行林荫道;商人们最初反对建设林荫道,但到1978年,弗林德斯街附近建成了罗伯特大桥,并开辟了两个停车场,商人们看到弗林德斯的改建将提高     

隐私保护线性回归方案与应用

线性回归是一种基础且应用广泛的机器学习算法,线性回归模型的训练通常依赖于大量的数据,而现实中数据集一般由不同的用户持有且包含用户的隐私信息,当多个用户想要集中大量的数据训练效果更好的模型时,会不可避免地涉及用户的隐私问题。同态加密作为一种隐私保护技术,可以有效解决计算中的隐私泄露问题。针对数据集水平分布在两个用户上的场景,结合CKKS同态加密技术,设计了一种新的基于混合迭代方法的隐私保护线性回归方案。该方案分为两个阶段：第一阶段实现了密文域上的随机梯度下降算法;第二阶段设计了一种安全两方快速下降协议,该协议的核心思想基于雅可比迭代算法,可以有效弥补实际应用中梯度下降法收敛效果不佳的缺陷,加速了模型的收敛,从而降低了方案的计算代价和通信损耗,在高效训练线性回归模型的同时保护了两个用户的数据隐私。分析了方案的效率、通信损耗以及安全性,利用C++实现了该方案并将其应用于真实数据集。大量实验结果表明,该方案可以高效地解决特征规模较大的线性回归问题,可决系数的相对误差小于0.001,这表明得到的隐私保护线性回归模型在真实数据集上的应用效果接近于直接在明文数据上求得的模型,可以满足特定场景下的实际...     

两方参与的隐私保护岭回归方案与应用

大数据环境下,同态加密可以有效解决机器学习中的隐私泄露问题.本文利用CKKS同态加密技术,设计了一种两方参与、基于密文域上带除法延迟的改进共轭梯度法的隐私保护岭回归方案,参与模型训练的双方可以通过少量的交互,在密文数据上高效地训练岭回归模型,防止过程中有隐私被泄露;分析了方案的安全性、计算以及通信复杂度,基于HEAAN同态加密库利用C++实现了该方案;在公开数据集上验证了该方案,实验证明所提方案可以安全高效地训练岭回归模型.对于特征维度为77,样本个数为4000的UCI数据集Twitter,训练模型所需迭代次数仅为16,时间损耗为127.5 s,通信量为41.87MB,密文域上带除法延迟的改进共轭梯度法收敛速度快,模型训练效率高,通信损耗小,且在密文数据上的训练得到的模型参数与在明文数据上的计算结果相比误差不超过0.001,可以满足特定场景下的实际应用需求.