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采用碱浸方法提取石煤钒浸出渣中SiO_2,研究NaOH加入量、浸出温度、浸出时间、浸出液固比等对SiO_2和Al_2O_3浸出率的影响;研究中和沉淀剂、终点pH值对SiO_2沉淀率和白炭黑质量的影响。在最佳工艺参数条件下,SiO_2浸出率可达91%,SiO_2沉淀率大于99%,白炭黑中SiO_2含量大于91%。 相似文献
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报道了基于Isobam注凝成型工艺制备的CNTs/Al_2O_3复合陶瓷材料。研究了Isobam对CNTs和Al_2O_3粉体分散效果的影响,CNTs含量对混合陶瓷悬浮体流变性能以及复合材料坯体和烧结体性能的影响。结果表明,当Isobam含量为5%(质量分数),pH值=9~10时,CNTs悬浮液的分散效果最佳。随着CNTs的添加量的增加,混合悬浮体的粘度逐渐升高,凝胶时间呈现先降低后升高的趋势。当CNTs含量为0.3%(质量分数)时,相比于相同条件下纯氧化铝陶瓷,CNTs增强Al_2O_3复合陶瓷的断裂韧性提高了23.7%。 相似文献
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对于用户泛化和模糊的查询,将Web搜索引擎返回的列表内容聚类处理,便于用户有效查找感兴趣的内容。由于返回的列表由称为片段(snippet)的短文本组成,而传统的单词频率-逆文档频率(TF-IDF)特征选择模型不能适用于稀疏的短文本,使得聚类性能下降。一个有效的方法就是通过一个外部的知识库对短文本进行扩展。受到基于神经网络词表示方法的启发,提出了通过词嵌入技术的Word2Vec模型对短文本扩展,即采用Word2Vec模型的TopN个最相似的单词用于对片段(snippet)的扩展,扩展文档使得TF-IDF模型特征选择得到聚类性能的提高。同时考虑到通用性单词造成的噪声引入,对扩展文档的TF-IDF矩阵进行了词频权重修正。实验在两个公开数据集ODP239和SearchSnippets上完成,将所提方法和纯snippet无扩展的方法、基于Wordnet的特征扩展方法和基于Wikipedia的特征扩展方法进行了对比。实验结果表明,所提方法在聚类性能方面优于对比方法。 相似文献
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