沉淀硫酸钡干燥过程物理性质的变化和转筒干燥机的设计

沉淀硫酸钡顾名思义是化学沉淀法生产的硫酸钡,它不同于天然重品石粉。其粒子直径几乎全部小于1微米(μm),平均在0.5μm以下,粉质细腻、表观洁白,具有化学惰性,对X射线和其他放射线有很好的吸收特性,价格低廉,广泛用作白色体质颜料、油墨、油漆和橡胶制品的填充剂、铅蓄电池的膨胀剂,亮光纸、铜版纸等的表面涂布剂等。我国有丰富的天然重晶石资源,沉淀硫     

一种局部强化的多标签传播社区发现算法

在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小。圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现。然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息。为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法。给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区。采用两步优化方法使模度最大化。在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区。     

基于增量词集频率的文本主题词提取算法研究*

提出了一种基于增量词集频率的文本主题词提取算法,其核心思想是计算主题词集频率增量,算法从候选主题词集提取主题词时,计算单个候选主题词对主题词集频率的增量,若增量小于给定阈值,则主题词提取算法结束,否则将该候选主题词加入主题词集,继续考察下一个候选主题词。实验结果表明,该算法取得了较好的效果,所获得的主题词能更贴切地反映文章的主要内容。     

高校青年教师提高教学质量探讨

高校青年教师提高教学质量探讨南京理工大学马千里邓小平同志指出：“一个学校能不能为社会主义建设培养合格的人才，培养德智体全面发展，有社会主义觉悟的有文化的劳动者，关键在教师。””高校青年教师是高校教学工作的一支生力军，承担着培养人才的重任。提高教学质量...     

基于有线无线异构网络融合的桥梁健康监测系统

对于大跨度桥梁的健康检测,较为先进并已广泛使用的有线健康监测技术逐渐取代了传统的手工操作,但在实际应用中产生了安装电缆和更新系统带来的麻烦。相比之下,新开发的无线桥梁结构健康监测传感器技术更容易部署和更新,它克服有线系统存在的这些缺陷。然而,在某些情况下,无线网络的通信质量不能保证,导致系统的效率和可靠性受到影响。提出一种新的异构健康监测系统,它拥有有线和无线健康监测技术的优点。     

GPGPU技术及其在医学图像处理中的应用

介绍通用图形处理器技术（GPGPU）技术的基本原理及其特点,分析其在医学影像领域的应用,并对医学图像处理常用的卷积滤波算法和各向异性扩展滤波算法进行优化及实验。结果表明,此技术可以极大地提高图像处理的速度,使得普通计算机上也可实现复杂的医学影像处理与可视化应用。     

基于改进深度强化学习的风电场无模型无功电压控制

在风电大规模并网的背景下,风电场的电压越限问题愈发严重。为缓解风电场的电压越限问题并提高风电场的安全性和经济性,无功电压控制方法受到广泛关注。现有风电场无功控制方法大多基于准确的风电场物理模型进行优化计算,部分研究虽考虑了风电场模型不完整的因素,但仍存在稳定性差、效率低的问题。针对当前许多风电场缺乏维护良好的模型这一现状,提出一种基于改进深度强化学习的风电场无模型无功电压控制方法,通过挖掘在线交互样本的信息智能学习得到最优控制策略。为提高现有基于深度强化学习的无功电压控制的效率和稳定性,引入了随机策略和柔性约束技术避免陷入局部最优,并通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性与优越性,能够在风电场的模型缺失场景下,提供稳定、高效的风电场无功电压控制服务。     

边信息传播修正的半监督维数约减方法

现有基于边信息的半监督维数约减算法大都是直接将保留边信息和数据拓扑结构的目标函数相加,因此数据拓扑结构中的错误连接不会因已知的边信息而得到修正.提出通过边信息传播及修正机制将边信息融入到数据拓扑结构图中的方法,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息.实验结果表明本文所提出的算法较之其它算法,对数据降维后用于分类时可取得较高的准确率,且算法对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性.     

基于两级采样的非结构化网格流场多激波特征可视化方法

激波特征可视化是流场可视化的重要内容.目前主流的激波特征提取方法是先采用正则马赫数检测激波,再设计过滤算法去除噪声.已有方法在计算正则马赫数时,并未区分压力梯度和密度梯度;在过滤噪声时,有效性依赖于数据集本身,适应性和准确性差.当流场中存在强度不同的多激波特征时,往往在过滤噪声的同时也滤掉了"弱激波",且即便对于单激波特征,也常出现激波面不连通甚至断裂现象.论述了基于压力梯度计算正则马赫数的必要性;利用激波物理特性,结合光线投射算法优势,提出了一种基于两级采样的多激波特征可视化方法;并针对拓扑复杂的3D非结构化网格数据,在GPU上设计实现了算法.实验表明,该方法能自动识别并过滤噪声,即便对包含多激波特征的复杂流场,也具有很好的适应性和准确性,过滤效果明显优于已有方法,且对较大规模非结构化网格数据,绘制性能可满足实时交互.