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。     

建筑施工过程的环境风险识别与分析

近些年来由于房地产的热度较高不下,建筑行业一直处于风口浪尖,并且已经有了长足的发展。但是在城市之中进行建筑施工,往往会带来一定的环境风险,施工扰民的状况,近些年来也常在舆论之中出现。本文针对建筑施工过程之中,对于环境影响的因素进行识别,从而提出了相关意见和建议,对于环境风险进行分析和规避,公有关建筑施工部门参考。     

《经济日报》评出“2020年十大国际经济新闻”

2020年是极不平凡的一年。新冠肺炎疫情肆虐全球,世界经济陷入严重衰退,国际格局加速演变,单边主义、保护主义上升,全球产业链、供应链受到冲击。同时,全球努力稳定和恢复经济的各项举措效果初显,世界经济出现缓慢回升。为使广大读者及社会各界了解今年世界经济发生的重大变化及其特点,更好地把握当前和今后的走势,以及我国外部整体经济环境现状,经济日报及中国经济网推出“2020年十大国际经济新闻”,敬请关注。     

改性沸石填充电化学反应器处理生活污水中氨氮的试验研究

利用改性沸石填充电化学反应器对30 mg/L的模拟生活氨氮污水进行处理试验研究，考察了电流密度、氯离子浓度和初始pH对该反应器处理氨氮污水的影响，并对各因素下反应器处理低浓度氨氮污水的反应结果进行了探讨与分析。结果表明，在电流密度为13.19 mA/cm²、初始pH为7.89、氯氮比为6.2时，其氨氮的去除率可达到96.71%;各因素交互作用对于该体系下氨氮去除效果影响大小为：电流密度&氯氮比>电流密度&pH>氯氮比&pH。     

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。     

提升我国电磁安全能力的战略思考

阐述电磁安全的战略背景,分析电磁兼容到电磁安全的演化过程,剖析"自扰、互扰、敌扰"等现实迫切问题,阐明电磁干扰、电磁兼容等基本概念和相互关系,提出新需求、新技术、新趋势引发电磁兼容与电磁安全的"六大技术挑战",指出只有在认识和思维上系统性地实现"三个转变",才能实现电磁安全整体能力的提升,最后提出"电磁强国"的"五维布局"建议.