石墨烯含量对碳纳米管电极发射器结构和运行稳定性的影响

利用石墨烯电学特性与碳纳米管场发射特性,加入不同含量的石墨烯浆料并对比了各试样场发射特性与器件运行稳定性。实验测试研究结果表明:石墨烯对碳纳米管实现了良好的分隔作用,形成了更大的碳纳米管间隙,降低了电场屏蔽的程度。碳纳米管周围被石墨烯紧密填充,起到了良好的固定作用,能够使碳纳米管获得多级场发射效应。随着石墨烯加入量由2%提高到6%时,由石墨烯与碳纳米管组成的复合阴极也表现出了更强的场发射能力。6%的试样表现出最优的性能,提高电场强度后,获得了更快增大的电流密度。石墨烯含量为2%、4%、6%的三种试样表现出了良好的阴极稳定性,石墨烯含量为6%时达到该阈值电流密度所需的电场最低。     

改性活性炭的制备及其在煤泥水处理的研究

活性炭(Activated carbon,AC)是一种具有丰富孔隙结构和巨大比表面积的碳质吸附材料,在污水净化领域具有潜在的应用价值。将活性炭分散于壳聚糖和甲基丙烯酸溶液中聚合,制备改性活性炭材料,然后通过吸水率、红外、热重和SEM对其表征,并通过煤泥水的絮凝实验对其絮凝能力进行研究。结果表明,该方法将壳聚糖和甲基丙烯酸接枝聚合在活性炭表面,改善活性炭的亲水性。煤泥水的絮凝实验表明,改性活性炭AC-CS-MA18对煤泥水具有良好的絮凝能力。通过改善活性炭表面亲水性的方法可以提高对煤泥水的吸附净化效果,具有重要的应用前景。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测综述

目标检测是光学遥感图像解译的核心环节,广泛应用于情报侦察、土地利用、城市规划等领域。近年来,深度学习的发展成熟使光学遥感目标检测的精确度和效率得到大幅提升。本文首先综述了基于深度学习的通用目标检测算法;然后介绍了当前常用的光学遥感图像目标检测数据集并依据数据特点分析了数据集的发展趋势;接着根据遥感图像检测难点,从任意方向、多尺度、小目标、密集分布、复杂背景5个方面详细梳理了算法的优化方案;最后展望了光学遥感图像目标检测研究的发展方向。     

基于原始点云的三维目标检测算法

针对当前三维目标检测中存在的数据降采样难、特征提取不充分、感受野有限、候选包围盒回归质量不高等问题,基于3DSSD三维目标检测算法,提出了一种基于原始点云、单阶段、无锚框的三维目标检测算法RPV-SSD(random point voxel single stage object detector),该算法由随机体素采样层、3D稀疏卷积层、特征聚合层、候选点生成层、区域建议网络层共五个部分组成,主要通过聚合随机体素采样的关键点逐点特征、体素稀疏卷积特征、鸟瞰图特征,进而实现对物体类别、3D包围盒以及物体朝向的预测。在KITTI数据集上的实验表明,该算法整体表现良好,不仅能够命中真值标签中的目标并且回归较好的包围盒,还能够从物体的不完整点云推测出物体的类别及其完整形状,提高目标检测性能。     

大藤峡水利枢纽泄水闸坝段深层抗滑稳定性问题

大藤峡水利枢纽主坝为混凝土重力坝。根据前期勘察及施工期开挖揭露,泄水闸坝段坝基岩体发育多条层间软弱夹层,性状较差、连续性好,产状缓倾下游偏左岸,可构成坝基深层滑移边界。针对上述工程地质问题,通过分析软弱夹层分布及性状,确定结构面力学参数;进行软弱夹层与断层、节理空间组合,确定滑移模式;以刚体极限平衡法进行滑面深度的敏感性分析,并进行坝基深层抗滑稳定性计算,评价坝基深层抗滑稳定性;对不满足规范要求的坝段,亦在计算成果基础上,提出了针对性处理措施,取得理想效果。研究成果可为大型水利水电工程重力坝深层抗滑稳定性研究提供启示和借鉴。     

6016铝合金变形应变场研究新方法

以6016铝合金为研究对象进行等速拉伸实验,使用数字图像相关方法(Digital Image Correlation,DIC)对铝合金的拉伸过程进行定性表征,实验研究全应变场变化,并进行断口组织观察。采用多相机DIC系统得到了6016-T4铝合金的成形极限(Forming Limit,FL),定位了时间-应变关系曲线中的FL。     

基于绿色建材产业园的思考

如今以绿色建材产业园形式开展的规模化生产运营逐渐增多。本文简单介绍了水泥窑协同绿色建材产业园的技术方案,并基于当前市场及其处置的特点优势,分析了建设绿色建材产业园的意义。同时针对目前水泥窑协同处置存在的问题,提出积极有效的措施,大力推广绿色建材,推进生态文明建设。     

基于三级存储器的Join算法

研究了基于三级存储器的海量关系数据库的Join算法.目前,在所有磁带数据Join算法中,基于Hash思想的算法是最优的.但是,这些算法没有考虑从第三级存储器中读取数据时,磁带定位时间对算法性能的影响.磁带的磁头随机定位耗时大,是影响基于三级存储器的数据操作算法时间复杂性的关键因素.针对这个问题,提出了两种新的基于三级存储器的海量关系数据库连接算法,即Disk-Based-Hash-Join算法和Tertiary-Only-Hash-Join算法.这两种算法采用了磁盘缓冲技术和散列数据集中存储方法,降低了算法的磁带磁头随机定位时间复杂性,提高了基于三级存储器的连接算法的性能.理论分析和实验结果表明,提出的基于三级存储器连接算法的性能高于目前所有同类算法的性能,可以有效地应用于海量数据管理系统.     

数据流上的连续预测聚集查询

提出了一种数据流上未来值的连续查询，称为连续预测查询．采用数理统计的方法给出了带有COUNT聚集函数的连续预测聚集查询实现算法．通过采用TPC-H标准测试数据和随机生成的模拟数据进行了实验．理论和实验结果表明，给出的带有COUNT的连续预测聚集查询实现算法具有很高的性能和精度．     

一种有效的挖掘数据流近似频繁项算法

数据流频繁项是指在数据流中出现频率超出指定阈值的数据项.查找数据流频繁项在网络故障监测、流数据分析以及流数据挖掘等多个领域有着广泛的应用.在数据流模型下,算法只能一遍扫描数据,并且可用的存储空间远远小于数据流的规模,因此,挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的.提出一种新的挖掘数据流近似频繁项的算法.该算法的空间复杂性为O(ε^-1),每个数据项的平均处理时间为O(1),输出结果的频率误差界限为ε(1-s+