A high-throughput chaotic advection microreactor for preparation of uniform and aggregated barium sulfate nanoparticles

A high-throughput (105.5 g/h) passive four-stage asymmetric oscillating feedback microreactor using chaotic mixing mechanism was developed to prepare aggregated Barium sulfate (BaSO₄) particles of high primary nanoparticle size uniformity. Three-dimensional unsteady simulations showed that chaotic mixing could be induced by three unique secondary flows (i.e., vortex, recirculation, and oscillation), and the fluid oscillation mechanism was examined in detail. Simulations and Villermaux–Dushman experiments indicate that almost complete mixing down to molecular level can be achieved and the prepared BaSO₄ nanoparticles were with narrow primary particle size distribution (PSD) having geometric standard deviation, σ_g, less than 1.43 when the total volumetric flow rate Q_total was larger than 10 ml/min. By selecting Q_total and reactant concentrations, average primary particle size can be controlled from 23 to 109 nm as determined by microscopy. An average size of 26 nm with narrow primary PSD (σ_g = 1.22) could be achieved at Q_total of 160 ml/min.     

空中分布式作战概念及关键技术分析

空中分布式作战是美军为应对“反介入/区域拒止”挑战提出的重要作战概念，具备分布式、智能化、高动态、大规模等特点，是未来美军空中作战平台在体系支持下作战样式的发展趋势。首先，按照提出时间梳理了美军空中分布式作战概念及典型研究项目，分析了空中分布式作战内涵、特点、工作机理以及发展趋势；然后，结合空中作战平台典型构型，提出了全域作战体系支撑下的空中分布式作战样式设想；最后，设计了空中分布式作战体系技术框架，并讨论了相应的关键技术。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

新媒体环境下智慧化阅读推广研究——以重庆第二师范学院为例

开展智慧化阅读推广,紧跟时代步伐,有效提升读者多重阅读体验和满意度,增强智慧化阅读推广的价值,促进智慧化阅读推广服务的有效化、规范化、科学化、常态化、长期化发展,已成为当前阅读推广研究中一个重要的切入点。文章基于智慧化阅读研究,结合"新媒体"高新技术环境,提出智慧化阅读推广的内容分析、具体实施、环境构建、推广评估与效果、推广改进等几个方面组成的以读者为中心的核心服务体系。本文分析了智慧化阅读基本方面,以我校图书馆实际运用推广效果,智慧化阅读存在的优、劣势及相应的对策。