关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

区块链技术在综合减灾社区建设中的应用研究

引言社区作为居民群众生活驿站,是党和政府服务居民群众的“最后一公里”,在防灾减灾中发挥着至关重要的作用。因此,社区需要树立灾害风险管理和综合减灾理念,紧紧依靠社区居民,发挥自身优势,加强联防联控、群防群治,提高社区防灾、减灾、避灾、救灾应急反应能力,以减少灾害给群众带来的人身和财产损失。     

矿用带式输送机防打滑张紧装置应用分析

长平煤矿机掘三队针对53031巷掘进期间工作面安装的SSJ-800型带式输送机经常出现跑偏打滑现象,导致输送机运行负荷大、煤矸运输效率低等,通过技术研究,对输送机安装了一套电液防打滑张紧装置.通过实际应用效果来看,该装置具有动作保护灵敏、故障率低、防打滑效果好等优点,输送机采用该装置后打滑事故率降低了7％,取得了显著应用效果.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

一步电沉积制备Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极及用于构建非酶葡萄糖传感器

采用恒电位法将镍铝水滑石、壳聚糖和碳纳米管一步电沉积在电极表面,构建了一种新型的非酶葡萄糖传感器。对制备的Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极进行了表征,并对其传感性能进行了电化学测试,结果表明该修饰电极对葡萄糖的氧化展现出优秀的电催化性能。在优化条件下,其线性范围为10μM-5.85m M,灵敏度为1.056 m A·m M-1cm-2,其最低检测限为1μM(三倍信噪比)。该传感器具有灵敏度高、重现性好、稳定性高以及抗干扰能力强等特点。