兰炭替代焦粉对烧结过程影响研究

通过不同燃料结构条件下的烧结杯试验,探究了应用兰炭作为烧结燃料对烧结过程的影响。试验结果表明:不同燃料结构条件下,兰炭替代焦粉的适宜比例有所差异。在燃料比为4.6%条件下,兰炭替代焦粉比例能够达到20%,此时烧结产量较高,且烧结矿具有较好的冶金性能;当燃料比为5.2%时,兰炭替代比例可进一步提高到40%。在保证烧结矿产量和质量的前提下,烧结过程中配加兰炭对降低烧结矿成本具有积极的作用。     

新型多级直流-直流变换器的开发

为了减小一些磁性元件（比如电感变压器电容等）的体积,可调式直流电源常常工作在高频状态下。但是随着频率升高,开关上的功率损耗会增加,就会带来系统效率的降低。为了解决这个问题,提出了一种新的可以降低脉动的直流-直流变换方法。在这种构造中,多个8VCK降压直流变换器在输出端串联,相对于传统结构的变换器大大降低了输出电压的脉动成分,特别是当变换器工作在低输出电压条件下,由于工作的开关元件数目减小,这个效果尤其明显。     

中部引黄工程穿越忻保高速隧洞施工爆破方案比选

介绍了山西中部引黄工程概况与交叉段设计方案,根据公路隧道及输水隧洞的地质资料,对常规爆破开挖方案、静态爆破开挖方案、静态爆破开挖结合超前小导管灌浆支护方案、常规爆破开挖结合公路隧道内固结灌浆方案进行比较,确定工程最优方案,可为类似工程实施爆破提供参考。     

基于铁矿粉高温基础性能的烧结配料优化研究

对铁矿粉的高温基础性能进行了测定,并以此为依据,进行了烧结杯优化配矿试验.以垂直烧结速度、转鼓强度和低温还原粉化性能作为评价指标,考察了不同配矿方案的优劣.结果表明:当改变混合料中高温基础性能不同的铁矿粉配比时,会对烧结过程生成液相的数量产生影响,进而影响烧结矿产量和冶金性能.     

岸边集装箱起重机大车电气布置及电气支架固定形式改进

简要介绍了各类岸边集装箱起重机中的大车行走机构的主要结构构成和一些常规的电气布置。为适应不同的运输要求,对大车行走机构的一些电气支架固定形式进行改进,如缓冲器支架预先打孔、大车声光报警支架预先焊接、电气安装支架预先焊接和大车卧式电机底座上预先打孔等。经实践检验,电气固定支架形式的改进有利于提高生产力,促进生产效率。     

面向EAI的J2EE技术及其集成框架研究

J2EE连接器体系能够减小集成范围并简化应用开发,它使利用工具进行EIS集成更容易。将J2EE平台和J2EE连接器体系结合起来,提出一种具有客户层、中间层、企业信息系统层的集成框架,使业务逻辑从客户端和服务器端中独立出来,容易满足日益复杂化和日益变化的业务逻辑需要,从而带来开发、维护和使用时的便利。     

功放机中感应控制电路的剖析

在新型功放中，越来越多的机型采用感应控制电路代替传统的按键开关，这样既提升了整机档次，又让人操作时倍感轻松惬意。     

基于藏文Albert预训练语言模型的图采样与聚合实体关系抽取

实体关系抽取任务是对句子中实体对间的语义关系进行识别。该文提出了一种基于Albert预训练语言模型结合图采样与聚合算法(Graph Sampling and Aggregation, GraphSAGE)的实体关系抽取方法,并在藏文实体关系抽取数据集上实验。该文针对藏文句子特征表示匮乏、传统藏文实体关系抽取模型准确率不高等问题,提出以下方案: ①使用预先训练的藏文Albert模型获得高质量的藏文句子动态词向量特征; ②使用提出的图结构数据构建与表示方法生成GraphSAGE模型的输入数据,并通过实验证明了该方法的有效性; ③借鉴GraphSAGE模型的优势,利用其图采样与聚合操作进行关系抽取。实验结果表明,该文方法有效提高了藏文实体关系抽取模型的准确率,且优于基线实验效果。     

基于现场总线技术的智能离心机控制系统

提出了一种用ＦＯＤＣＳ－基于现场总线技术的控制系统完成ＷＧ系列离心机智能程序控制的解决方案。     

基于小样本学习的藏文命名实体识别

藏文命名实体识别是藏文自然语言处理领域的一项关键技术，其目的是识别文本中的人名、地名及组织机构名。在目前的研究中，深度学习方法需要大量的标注数据是制约模型性能的主要因素，因此本文提出基于小样本学习的藏文命名实体识别方法。针对小样本数据量少导致模型无法充分学习实体特征的问题，本文提出实体特征信息融合方法，在训练过程中将实体位置信息、分词信息与藏文音节信息以维度拼接的方式进行特征融合，通过辅助信息增强实体特征，使得模型可以较好地学习藏文长实体的边界信息，并设计消融实验探究不同特征信息对模型效果的影响。实验结果表明，本文提出的方法有效提高了藏文小样本命名实体识别模型的准确率，相较于基线实验F1值总体提升了22.22～38个百分点。