钢轨在线检测装置的研制

介绍了一种能够满足200km／h钢轨的探伤要求的在线超声波探伤新装置，该装置的特点是体积小，运行稳定，抗干扰能力强，其波形和模图能同时显示和记录。     

电沉积Ni-Mo镀层不同温度退火前后微观组织与力学性能研究

目的 提高Ni基镀层的高温热稳定性与硬度。方法 在酸性条件下,通过直流电沉积的方式,在黄铜基体表面制备不同Mo含量的Ni-Mo镀层,研究不同浓度的二水钼酸钠(20、40、60 g/L)以及不同温度的退火处理(300、400、500 ℃)对Ni-Mo镀层微观组织及硬度的影响规律。通过XRD、SEM、EDS以及纳米压痕仪等设备对镀层的微观组织与性能进行表征。结果 随着镀液中钼酸钠含量的增加,镀层中Mo含量也会逐渐提高,晶粒尺寸减小,结晶度下降。随着退火温度的提高,晶粒尺寸增大,镀层开始从非晶态向晶态转变。同时物相分析表明,镀层中Ni、Mo是以固溶体的形式存在,起到了固溶强化的作用,增加了材料的硬度。通过纳米压痕试验,发现镀层的硬度随着钼含量的增加而提高。Mo含量较低时,镀层硬度随着退火温度的升高而降低;Mo含量较高时,镀层硬度随着退火温度的升高出现先升高后降低;但两种情况下镀层的硬度均远高于基体铜片。结论 与沉积态相比,经300 ℃退火处理后,Ni-Mo镀层硬度未呈现显著变化;500 ℃退火处理后,镀层硬度则有所降低。因此,Mo元素的加入可以提高Ni基镀层的热稳定性与力学性能。     

面向任务口语对话系统中不含槽信息话语的端到端对话控制

端到端(end-to-end)模型因其能有效避免传统管道式设计存在的错误传递与累积问题,成为了近年来口语对话系统(spoken dialogue system, SDS)的研究热点。在面向任务SDS的end-to-end对话控制中,处理携带任务领域语义信息(槽信息)的话语可以结合命名实体识别、数据库查询结果等语义特征,而不含槽信息的话语,由于缺乏领域语义信息以及表达多样,其有效对话控制仍然是一个挑战。该文提出一种融合“显式”话语特征和“隐式”上下文信息的end-to-end混合编码网络用于处理不含槽信息话语。具体地,在应用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对“显式”话语序列提取得到的特征表达的基础上,通过构造和捕获对话序列中“隐式”的系统后台上下文信息,进一步丰富了系统动作分类模型的特征表达。在限定领域面向中文任务SDS中的评估结果表明,与传统的管道式SDS和经典的end-to-end SDS相比,该文的方案在不含槽信息话语的单回合处理以及对话段整体性能上都得到了显著提升。