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1.
通过固液掺杂、等静压压制、中频烧结的方法,制备了不同的氧化镧、氧化钇、氧化锆三元掺杂成分比例的钨电极材料烧结棒材,探究了不同成分配比对样品显微组织、第二相粒子分布以及宏观力学性能的影响。结果表明,氧化镧、氧化钇、氧化锆三元复合添加能够有效改善第二相粒子在钨基体中的分布形态,降低第二相在晶界的过度富集,提高钨电极材料的综合力学性能。并且当添加成分镧、钇、锆质量比为3:1:1时,材料具有最好的综合力学性能,致密度可达96.04%,显微硬度可达549.37HV0.3,抗压强度可达3785MPa,原因是此配比下第二相粒子最为细小均匀,弥散程度最高,对基体晶粒的细化作用最好,该配比下钨基体平均晶粒尺寸达到10.3μm。 相似文献
4.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
5.
6.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
8.
现代工业生产的工业废水往往含有某些有机危害物等,传统的方法将无法起到有效的作用,且利用微生物进行污水处理的方式也受到很大的局限。针对此类的污水处理问题,以延边化工厂中含酚废水为实验样本,通过控制变量法筛选得到化学处理法的最佳浓度,并对比了传统化学法,生物强化法和复合法3种处理模式对废水中酚类物质的降解效率和处理成本。结论表明,化学法处理污水的1 h后降解率达到78.35%,15 h后仍未完全降解。而生物强化法和复合法在1 h后的降解率达到了88.44%和92.03%,降解率达到100%的时间分别为15 h和9 h。综合考虑污水的处理效率和处理成本,利用传统的化学法与生物强化技术对污水进行复合处理在大幅度提高污水处理效率同时,也降低了成本,这为低浓度工业废水的处理提供一定的参考。 相似文献
9.
阐述课程教学中的线上线下混合教学模式,存在的问题,应对的措施,通过对现有网络资源的充分利用,将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中,从而促进对于课程的主动学习。 相似文献
10.
碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题. 相似文献