基于自然伽马测井曲线的旋回识别及古气候判断

尼玛盆地地处青藏高原腹地,由于环境恶劣交通不便等问题,导致尼玛盆地沉积旋回和层序地层研究程度极低.收集盆地内第1口探井(尼1井)的地球物理数据,利用自然伽马测井曲线对尼1井牛堡组一段进行频谱分析,共识别出405 kyr周期旋回37个、100 kyr周期旋回148个、54 kyr周期旋回274个、41 kyr周期旋回362个和23 kyr周期旋回646个,各周期对应旋回沉积厚度分别为17.7305、4.4623、2.3680、1.7873、1.0886 m,平均沉积速率44.03 m/Ma,沉积时限14.8 Ma.在此基础上,结合带通滤波变化趋势分析,认为该地区的气候反常现象由印度板块与亚欧板块的碰撞隆升引起,风化作用与焚风作用共同控制了高原内部的气候变化.     

3D打印技术在高等教育中的应用研究及实践

3D打印技术起源于20世纪80年代,近些年广泛应用于各行各业。本文介绍了3D打印在高等教育领域中的研究现状及应用特点,然后以专业课程机械设计基础为例,分析了3D打印技术应用于机械专业教学的可行性,最后对该技术与职业教育领域的融合进行了展望。     

氧化玉米多孔淀粉的制备及其性质研究

以普通玉米淀粉酶法制备的多孔淀粉为原料,利用次氯酸钠创建碱性反应条件制备氧化玉米多孔淀粉。结果显示,当pH值为10,次氯酸钠5%、反应温度45℃、反应时间3 h,羧基含量达到了0.92%,亚甲基蓝吸附量达到了22.66 mg/g。通过扫描电镜观察显示,氧化玉米多孔淀粉在反应后表现粗糙度增加,但是傅里叶红外光谱中并未出现新的吸收峰,相比玉米多孔淀粉,氧化玉米多孔淀粉的峰值温度、起始以及终止糊化温度、焓值均有所下降,同时两者的晶型并未发生变化,均为A型。     

浅析环境检测分析中实验室质控的方式和手段

近年来,对环境监测数据的要求越来越高,监测数据涉及环境状况评价、行政执法等,在此条件下其意义更加凸显.当前,实验室质控是多手段、多渠道的,实验室工作人员通过各种质控手段确保数据的准确及可靠,并在实验室内实施全面的质量控制,使监测数据成为有力的支撑.化学实验室要用合适的方法进行检测和校准,需开展实验室验证工作.本文结合日常工作中的质控手段,就优化实验室质控进行探究,并结合影响因素提出相关策略分析.     

基于制造环境约束的并行设计方法研究

并行工程强调集成地、并行地设计产品有其相关过程，为ＣＩＭＳ的总体优化提供了新的思路和技术，本文首先分析并行设计的实质及实施并行设计的方法和关键技术，然后从面向制造的设计及制造环境以产品设计的约束来研究并行设计方法。通过开发制造环境建模工具，建立制造环境能力库，实现产品设计可制造性评价的信息反馈，从而实现并行设计。     

基于加速度传感器和磁阻传感器的空间三维角测量仪的设计

通过描述地球重力场、地磁场和实际测量传感器3轴之间的关系，阐述了空间三维角的测量原理，再结合加速度传感器和磁阻传感器的原理及其误差分析，给出了测量空间三维角的软硬件设计。     

案例推理在印刷机械故障诊断中的应用

借助于案例推理技术在知识获取、易于理解方面的优势,结合印刷机械设备的特点,将基于案例推理的方法引入到印刷设备的故障诊断领域,研究基于案例推理技术的原理和方法,详细论述了案例推理在设备故障诊断系统中的实现过程,最后给出了该方法在印刷机械设备故障诊断中的应用实例。     

扫描电化学显微镜原位观察碳钢涂层缺陷处的交流腐蚀行为

将原位微区电化学与传统宏观电化学技术相结合,应用电化学扫描显微镜(SECM)技术和电化学阻抗谱技术并结合微观形貌分析,研究了碳钢涂层缺陷处在不同交流电流强度下的腐蚀行为。结果表明：SECM拓扑形貌直观反映了碳钢涂层缺陷处局部腐蚀过程中电化学活性点的变化。交流电流使涂层缺陷处腐蚀活性点的数量明显增多,且使表面腐蚀产物积累对腐蚀产生的抑制作用明显减弱;浸泡初期涂层缺陷处的腐蚀为电子转移控制过程,浸泡10 h后转为扩散控制过程;随着交流电流强度的增大和浸泡时间的延长涂层的剥离程度提高,点蚀坑的深度和宽度随之增大。     

QingLong:一种基于常变量异步拷贝的神经网络编程模型

近年来,人工神经网络的研究取得了巨大成就,在图像识别、自然语言处理等领域均有突破性的成果,同时产生了众多商业应用,方便了我们的生活,比如语音助手、辅助驾驶等.由于神经网络算法属于计算密集型和访存密集型的负载,传统CPU处理器已不能满足其大规模商业化应用的需求,因此学术界和产业界试图在GPU、FPGA和ASIC上寻求突破.其中,神经网络加速器作为一种ASIC,它提供了高性能、低功耗的硬件解决方案,相关研究也越来越多.神经网络加速器作为一种协处理器,在其计算前后需要将数据在主机与设备之间进行搬运.特别是对吞吐量要求较高的神经网络前向推理任务,需要将网络模型参数、硬件指令等常量数据和输入、输出等变量数据,分别从主机内存拷入设备内存.如果常量数据在每一份输入数据计算前都拷贝一次,就存在常量数据重复拷贝的问题,浪费了时间与存储资源.如何在神经网络开发工具软件中实现拷贝多次变量数据但只拷贝一次常量数据,如何保证指令在每次计算中都正确寻址常量和变量,如何简化用户编程,提供用户友好的接口,就成为一系列值得研究的问题.在本文中,我们提出了一种基于常变量异步拷贝的神经网络开发工具软件及其编程模型QingLong来解决上述问题.QingLong编程模型包含三个阶段:定义网络、编译网络和计算.在定义网络阶段,用户可以为神经网络的数据节点绑定常量数据;在编译网络阶段,通过REOFF数据包装法将常量数据封装为数据包;在计算网络阶段,用户拷贝一次数据包后即可多次拷入输入数据并计算输出结果.该编程模型具有编译、计算分离,常变量异步拷贝,计算和数据拷贝可切分为三级流水线等优势.实验表明,在连续计算100份输入样本时,QingLong比DLPlib有平均17.48倍的性能提升,且输入样本越多,性能提升的倍数越大.