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饲料市场的竞争已日益激烈,颗粒化饲料已成为严格确定的加工工序,用户对饲料品质的要求也日益提高:饲料颗粒要求外观光滑,长度均匀;硬度适中,含粉率低。但是决定饲料品质的因素是多方面的:饲料营养配方的选用、原料特性的不同、饲料加工工艺及设备差异等。因此,如何提高颗粒品质同时提高生产效率、降低生产成本;在高质量、高产量、低成本三者之间寻求最佳平衡点是饲料生产企业最亟待解决的问题之一。许多研究已表明,饲料颗粒生产过程中,调质温度的高低,制粒后的冷却时间对颗粒饲料硬度质量有一定影响[1]。本试验主要研究在相同的蒸汽压力,相同的供料速度下,不同的调质温度、不同的制粒后冷却时间对饲料颗粒硬度影响。 相似文献
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利用纳米TiO2表面丰富的羟基与二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)中的异氰酸根反应,制备了以纳米TiO2为交联点的原位聚合聚氨酯/纳米TiO2复合材料.通过傅立叶变换红外光谱、扫描电子显微镜和热重分析分别研究了未经表面处理纳米TiO2和酸处理纳米TiO2表面羟基含量的差异及其在聚氨酯中的分散状况,比较了它们作为无机交联点制... 相似文献
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设计了一种用于微波传输设备的嵌入式监控系统,该系统可实时上报设备告警信息和远程查询/设置设备参数。系统硬件以ARM为核心,通过多种接口进行数据采集和信息交互。监控软件以Linux操作系统为平台实现多任务处理。经验证,本系统成本低且满足监控需求,极大地提高了微波传输设备的可靠性和可维护性。 相似文献
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目前,对微博转发行为预测主要是对所有微博用户的历史数据进行学习,从而得到转发模型.但是这类模型需要对所有用户的转发行为进行全局预测,存在同质性且无法对具体用户进行个性化预测的缺陷.针对这些问题,提出了基于多任务学习的个性化微博转发行为预测算法.对新浪微博进行了数据抓取、分析和特征选择,根据社会学中影响力的理论,针对微博用户之间进行社交信息交流而导致相互影响的特点,引入了多任务学习方法,以逻辑回归预测模型作为基准算法,将预测模型分为全局模型与个性模型进行学习.预测模型把对每个用户转发行为的预测对应为多个任务,根据微博用户间的社交交互对这些任务进行关联.实验结果表明,所提出的模型能够有效地对单个用户的微博转发行为进行预测,并且提高了转发行为预测的准确率. 相似文献