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1964年 | 10篇 |
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1.
文中针对公路动态变形预计精度低的问题,结合公路下采煤需要进行变形监测这一有利条件,提出了一种不断融入实测数据的高精度开采沉陷动态预计模型,案例分析结果表明,融合实测数据的开采沉陷动态预测模型预计地表最大下沉点的相对误差优于6%. 相似文献
2.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。 相似文献
3.
树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。 相似文献
4.
富氮型金属有机骨架材料(MOFs)具有良好的CO2捕集性能,但其CO2催化性能常需添加带氢键或亲核基团的助催化剂。以硝酸锌-腺嘌呤-异烟酸[Zn(NO3)2-Ad-Int-DMF]构建稳健的骨架材料,发现其催化合成碳酸丙烯酯(PC)收率不足2%;尝试选型锌盐前体引入亲核卤素,在DMF溶剂中部分卤代锌盐不能络合结晶成MOFs,而形成的ZnI2-Ad-Int-DMF收率提升至19.5%;溶剂由DMF调变为H2O-DMF混合溶剂,H2O的引入避免了卤素对金属和配体间络合的影响,使得以ZnCl2、ZnBr2和ZnI2为前体均能晶化成MOFs,其热分解起始温度(Tonset,434℃)明显高于ZnI2-Ad-Int-DMF(280℃),而比表面积(<14 m2/g)明显小于后者(571 m2/g),造成活性低于后者。通过CO2吸附脉冲和UV-Vis漫反射推测I-由于与Zn碱位的相互作用而均匀吸附于骨架上。进而,在无助剂、无溶剂工况下对CO2环加成反应进行活性评价。温度升高显著提升PC产率,140℃下ZnI2-Ad-Int-DMF催化产率可达98.5%,但由于吸附在骨架上的卤素在高温、溶剂环境下会脱落,造成重复性实验中活性下降,而该类MOFs在反应前后骨架保持稳定,未造成坍塌或明显孔堵塞现象。后续如能强化卤素的吸附或温和化反应条件,则具有良好的应用潜力。 相似文献
5.
6.
列车紧急制动过程中踏面温度急剧升高导致车轮踏面的摩擦磨损机理与稳态运行时有显著差异。为了准确预测列车紧急制动过程中踏面磨耗,同时考虑踏面制动过程中车轮踏面与钢轨及闸瓦接触,基于有限元软件ABAQUS建立了踏面制动过程热机械耦合有限元模型,综合考虑制动温升对车轮踏面力学性能、硬度及摩擦因数的影响,仿真得到了紧急制动过程中车轮踏面上温度分布、硬度分布以及接触应力分布,并利用轮轨动力学软件UM得到了紧急制动过程中轮轨接触斑形状以及轮轨蠕滑区相对滑移分布,在此基础上结合Archard磨耗模型对单次紧急制动结束后的踏面磨损深度进行了定量预测。结果表明:对于制动初速度为130 km/h、160 km/h两种工况,踏面最高温度分别达到了397.0 ℃和485.9 ℃,踏面最大累积磨损深度分别为5.90 μm和7.43 μm,与踏面制动实验对比发现,预测结果与实验结果磨损位置及形貌分布趋势一致。 相似文献
7.
8.
提出了一种以FeO-SiO2-Al2O3-CaO渣体系为基础的废旧电路板还原熔炼工艺,从减少渣中金属损失及控制性能角度,对渣成分及结构进行调控,研究了熔剂添加量、熔炼时间、熔炼温度、炉渣组成成分对金属回收率的影响。结果表明,在熔剂添加量为原料质量30%、熔炼温度1 450 ℃、熔炼时间75 min、FeO/SiO2比为1、渣中CaO含量8%条件下,废旧电路板中Cu、Sn回收率分别为91.98%、86.30%,贵金属Au、Ag、Pt在合金相中含量分别可达67.41 g/t、1 020.74 g/t、54.75 g/t。以该渣系为基础还原熔炼废旧电路板的工艺是可行的。 相似文献
9.
街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9%和2.9%,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力. 相似文献
10.
分别以鲜活和死后的小龙虾为实验对象,通过测定其在4?℃冷藏和0?℃冰藏期间菌落总数、pH值、总挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)含量、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值、总巯基含量等生化指标,结合感官评价和色差分析,研究小龙虾的贮藏特性。结果表明,在4?℃冷藏和0?℃冰藏条件下,随贮藏时间延长,鲜活虾和死后虾的菌落总数、TVB-N含量、TBA值、黄度(b*值)以及总色差(ΔE*)均随贮藏时间的延长而呈上升趋势,pH值总体上呈先降低后升高的趋势,感官评分、总巯基含量和亮度(L*值)持续下降。综合各项指标得出,4?℃冷藏条件下的鲜活虾和死后虾的货架期分别为8?d和4?d,0?℃冰藏条件下的鲜活虾和死后虾的货架期分别为12?d和11?d。4?℃冷藏条件下,鲜活小龙虾的品质保持效果显著好于死后虾,0?℃冰藏条件下两种虾的贮藏品质无显著差异。 相似文献