纳米CuO对钨系延期药热性能及燃烧性能的影响

采用DTA方法考察了平均粒径不同的3种纳米CuO粉对钨系延期药热性能的影响。结果表明,这3种纳米CuO改变了钨系延期药反应历程。燃速测试结果又表明,这3种纳米CuO对钨系延期药的燃速有不同影响,但都能提高燃烧精度。     

煤矿瓦斯报警无线传感器网络节点设计与实现

针对矿用瓦斯监控设备采用有线方式传输信号存在的弊端,将无线传感器网络技术应用于煤矿实时监控中,设计了一个便携式瓦斯传感器网络节点。该节点装置能够完成瓦斯浓度监测及超标报警、井下人员的实时信息采集和定位等,既可以用于工作人员查看周围环境,也可以实现远程实时监控。详细介绍了节点系统的软硬件实现。     

纳米Fe2O3对钨系延期药燃烧性能的影响

为了研究纳米Fe2O3对钨系延期药燃烧性能的影响,配制了0#(基药)、1#(外加2%普通Fe2O3)和2#(外加2%纳米Fe2O3)三组药剂进行燃速测试。结果表明,与0#相比,1#和2#的燃烧速度改变不大,但1#和2#的燃速标准差分别下降了29%和47%,相对误差分别下降了35%和51%。为了探索其中的原因,用TG-DTA对三组药剂进行测试,结果表明普通Fe2O3和纳米Fe2O3对钨系延期药热性能的影响相似,可以改变反应历程,降低发火温度约10℃,并能减少气体产物。     

运用频率分析法诊断加工中心主轴箱异响

CINCINNATI 7VT-1000加工中心是我厂70年代末从美国辛辛那提·米拉克隆(CINCI-NNATI·MILACRON)公司进口的8工位立式数控机床。该机床使用多年后,主轴箱经常出现故障,发出异常响声,我们运用频率分析法对响声进行分析判断。 1.主轴传动系统结构 该机床直流主轴电机采用可控硅无级调速,并通过主轴箱的滑移齿轮变速(见附图),在主轴上可得到58级转速。其中160～630r/min的13种转速既可在低速区得到,也可在高速区得到(见表1)。 2.故障因素的分析和诊断方法的提示 导致主轴箱发出异响的原因有;(1)由于直流主轴电机输入电压不稳定导致…     

智能流媒体视频服务系统

随着多媒体和网络技术的发展,网络视频服务变得越来越重要。该文介绍的智能流媒体视频服务系统,以研究流媒体技术与MPEG技术的融合为基础,提供了一个包括内容制作,内容描述,内容管理,资源检索,内容发布,版权保护的统一的网络视频应用服务智能一体化解决方案。文章简要介绍了系统的结构设计,以及可扩展编码及自适应流传输,智能视频检索,视频水印等涉及的关键技术的实现方法。     

基于扩频的非对称数字水印

1.引言随着多媒体技术和网络技术的飞速发展和广泛应用,数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法,数字水印技术就是针对这一问题而提出来的。所谓数字水印技术,就是将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中,以起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别和产品标志等作用。     

基于分类方法的Web站点实时个性化推荐

提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法，该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集，用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类，然后利用该事务集训练一个多类分类器，作者通过推荐引擎得到每个用户的当前访问序列和用户当前请求页面，然后把该序列送入分类器进行分类，以得到用户的下面一些可能访问的页面，这些推荐页面的地址被附加到用户当前请求的页面的底部由推荐引擎返回以进行推荐，在这种方法中，用户不需要注册信息，推荐不打扰用户，可以为用户提供实时个性化的服务，实验表明这种方法是成功的。     

不同点火条件下无起爆药雷管实验

使用外径6.0mm、内径3.5mm,长度分别为30,25,20,15mm的钢内管,装填结晶PETN(太安)作为起爆元件代替起爆药,分别使用桥丝电引火头、塑料导爆管、半导体桥(SCB)点火。实验表明:在桥丝电引火头作用下,30,25mm钢内管装药密度分别为0.90~1.47g/cm~3、1.21~1.40g/cm~3;高能HGL点火药作用下,20mm钢内管装药密度为0.87~1.42g/cm~3,钢内管中结晶PETN能够实现燃烧转爆轰(DDT)。半导体桥点火使用RDX(黑索今)和PETN作为点火端装药可以使雷管发生爆轰。     

基于轨迹行为模式特征的视频拷贝检测算法

为了有效地利用视频的时域运动信息来提高视频拷贝检测的精度和鲁棒性,提出一种基于特征点轨迹行为模式的拷贝检测算法.首先从视频连续帧中提取特征点轨迹的行为模式特征,然后采用视觉关键词典技术构造视频的运动特征,最后基于运动特征的相似度进行视频拷贝检测.该算法在TRECVID标准数据集上取得了较高的检测精度.实验分析表明,基于轨迹的运动特征具有较强的描述区分能力,对各种常见的拷贝变化具有鲁棒性.     

知识增益: 文本分类中一种新的特征选择方法

特征选择在文本分类中起重要的作用。文档频率(DF)、信息增益(IG)和互信息(MI)等特征选择方法在文本分类中广泛应用。已有的实验结果表明,IG是最有效的特征选择算法之一,该方法基于申农提出的信息论。本文基于粗糙集理论,提出了一种新的特征选择方法(KG算法),该方法依据粗糙集理论关于知识的观点,即知识是分类事物的能力,将知识进行量化,提出知识增益的概念,得到基于知识增益的特征选择方法。在两个通用的语料集OHSUMED和NewsGroup上进行分类实验发现KG算法均超过IG的性能,特别是在特征空间的维数降到低维时尤其明显,可见KG算法有较好的性能;