高压旋喷桩施工技术在软基处理中的应用

本文主要介绍了高压旋喷桩的加固机理、施工工艺、技术参数、质量检验方法和标准及在软基处理中的应用。     

我国书刊印刷产业的现状与发展策略

1．出版物印刷发展规模与速度平稳上升 印刷业是我国经济的一个组成部分,要为全面建设小康社会的发展目标服务,要与整个国民经济发展相适应。书刊印刷企业是印刷行业中重要的组成部分。我国是13亿人口的大国,2006年全国出版图书、期刊．报纸总印张2307．83亿印张．折合用纸量534．11万吨．其中图书出版233971种,总印张511．96亿印张．折合用纸量120．37万吨．期刊出版9468种,总印张136．94亿印张．折合用纸量32．18万吨．可谓印刷大国。     

阻燃剂表面改性对阻燃沥青性能的影响

为提高阻燃剂与沥青的相容性,对阻燃剂进行表面改性并用于制备阻燃沥青.通过沥青氧指数试验、软化点试验、动态剪切流变试验、延度试验和离析试验评价阻燃剂对沥青阻燃性能、高、低温性能及储存稳定性的影响并确定最佳掺量.借助热重(TG)和扫描电镜(SEM)分析阻燃剂的表面改性机理和阻燃机理.结果表明,阻燃剂可以显著提高沥青的阻燃性能和高温性能,当掺量不超过8%,对沥青的低温性能和储存稳定性影响较小;阻燃剂可以促进沥青成炭,减少沥青燃烧时气体挥发物的逸出;表面改性会提高阻燃剂的分散性和阻燃沥青的热稳定性,改善阻燃沥青的阻燃性能和低温性能.     

不同添加顺序下腐殖酸-沸石复合体对镉的吸附性能

进行沸石与腐殖酸不同的添加顺序下复合体系对镉的等温吸附实验以及形态分析实验和解吸实验,探究了不同添加顺序下复合体系对镉的吸附能力与吸附稳定性,并通过FTIR及XRD分析了复合体系对镉的吸附机理。高镉浓度下腐殖酸均使沸石对镉的吸附量降低了3.28～3.58 mg/g,但增强了对镉的吸附稳定性,使镉的可还原态占比大幅提高,同时酸解吸pH由5降低至3。当镉浓度较低时,“先沸石后腐殖酸”的添加顺序对镉的吸附量无影响,故在修复低镉浓度土壤时推荐以此顺序进行修复。而当土壤腐殖酸含量较高时则不适用沸石进行修复。     

蒙脱石在胡敏酸存在时去除土壤中重金属的研究综述

采用吸附剂控制污染土壤中重金属的迁移和转化是目前常用的一种方法,其效率高、成本低且操作简单.蒙脱石作为一种粘土矿物,具有良好的吸附能力和稳定的物理化学性质,是土壤环境中应用最广泛的重金属固定吸附剂.但土壤中存在的腐殖酸会影响蒙脱石吸附剂的吸附性能.本文介绍了目前蒙脱石及胡敏酸吸附重金属的研究和应用进展,对指导修复重金属...     

基于多重注意力的金融事件大数据精准画像

随着知识图谱技术的兴起,利用金融事件大数据中的实体关系来构建金融事件的精准画像成为一个重要的研究方向.通过对金融事件大数据信息进行精准画像,人们可以详细分析金融事件大数据中的属性关系,全面了解金融事件的发展态势,从而分析金融市场发展趋势与规律.然而金融事件大数据存在文本数据噪音多、中文语义复杂以及实体关系抽取不准确等研...     

基于知识图谱的科技成果智能查询系统

科技成果数据呈现跨领域、跨学科特性,传统的信息查询检索技术已难以满足用户日益增长的智能化、精准化的科技成果信息获取需求。分析了知识图谱领域和信息检索领域的研究现状。采用网络爬虫从互联网中高效地爬取科技成果数据,利用实体识别和关系抽取技术识别和发现科技成果数据中的科技实体,构建科技成果知识图谱,并实现科技成果数据的结构化存储。基于ElasticSearch搜索引擎对科技实体构建高效索引,研究科技成果语义相似度计算方法,实现基于知识图谱的科技成果智能查询系统。实验结果验证了所构建的系统能够实现科技成果的高效查询以及相关主题内容的关联发现。     

基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法

针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题,提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法,对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选,微博内容匹配通过卷积特征非线性变换对筛选结果进行匹配排序。微博内容筛选和微博内容匹配对国民安全话题相关的微博文本内容局部特征进行处理,对筛选结果进行相似度计算从而实现相似度匹配。实验结果表明该方法在微博搜索性能上优于现有同类方法,并验证了所提出方法针对安全话题的微博文本内容搜索的有效性。     

基于膨胀卷积迭代与注意力机制的实体名识别方法

针对传统实体名识别方法无法兼顾文本序列提取特征的有效性和神经网络模型训练速度的问题,提出一种基于迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)与注意力机制(ATT)的实体名识别方法。IDCNN可利用GPU并行计算的优化能力,保留长短期记忆神经网络的特性,即用简单的结构记录尽可能多的输入信息,并在准确提取文本序列特征的同时加快神经网络模型的训练速度。通过引入ATT运用文本语法信息和单词词性信息,从众多文本特征中选择对实体名识别更关键的特征,从而提高文本特征提取的准确性。在新闻数据集和微博数据集上的实验结果表明,神经网络模型的训练速度比传统的双向长短期记忆神经网络有显著提升,基于注意力的实体名识别方法的评价指标比传统的无注意力机制方法提高2%左右。     

对产品质量安全风险监测的思考

改革开放以来，随着我国经济社会的发展和生产力水平的提高，市场上的产品品种极大丰富，产品质量水平也在稳步提高。但是质量安全状况与社会普遍期待还有较大差距，质量问题已成为民众最关注的社会问题之一。特别是人民群众对产品质量安全的要求越来越高，老百姓对产品本质安全的顾虑不断加重，为了能够积极有效的应对各类新问题，风险监测工作正是为适应新形势而进行的有益探索。