业余无线电“奥运会” WRTC世界无线电运动团体锦标赛

一.WRTC简介及历史回顾世界无线电运动团体锦标赛(World RadiosportTeam Championship)简称WRTC,享有业余无线电界的"奥运会"之美誉。WRTC在世界友好运动会(Goodwill Games)的资助下诞生于1990年,每四年举办一次,组委会以奥运会的组织     

石莼与褐煤低温共热解热重分析及动力学

将不等量的生物质石莼(SC)加入到褐煤(AL)中进行低温干馏实验,实验表明:随石莼的掺混比增加,热解油产率呈先增加后减少的趋势,在石莼掺混比为30%时热解油产率达到最大值12.50%,热解油中烷烃含量在原有基础上增加了23.54%,在一定程度上提高了热解油品质。利用热重分析仪对石莼、褐煤单独热解及30%最佳掺混比的混合样共热解的热解特性进行了研究,结果表明:石莼的加入使褐煤初始热解温度提前,失重速率变快,在300～700℃之间,实验所得混合样的残重量小于单独热解残重量的理论加权值,表明石莼的添加一定程度上促进了热解反应的进行。混合热解符合一级动力学方程模型,指前因子A和活化能E_a存在补偿效应,共热解时的A和E_a与褐煤单独热解相比均减小。     

纸基薄层快速净化策略及辣椒油中痕量残留检测方法研究

基于利用PVC包覆的纸基薄层条带(硅胶G_(60)为固定相)构筑了快速分离纸基条带,以四种苏丹红染料(SudanⅠ～Ⅳ)为非法添加污染物模拟底物添加在辣椒油油脂样品或原料中,以正己烷:丙酮:冰乙酸(65∶35∶1)为展开体系对不同油脂基质的加标样品进行展开处理。在优化后的展开条件下该分离条带能够有效地分离油脂样品,样品中大部分基质与目标底物实现有效分开,四种苏丹红可以相对集中在0.5 cm宽度的条带区域,裁切后的条带以氨化乙腈提取可以回收获得净化后样品。同时以苏丹红专用固相萃取小柱对比了净化效果。与固相萃取小柱相比,该净化条带能够较好的实现低溶剂消耗,快速净化且质谱检测基质影响较小。样品测定的准确性和回收率验证了本策略的有效性。本研究构建的净化条带具有安全、简便快捷、成本低等优点,在农产品品质鉴定与复杂基质样品的快速前处理净化检测痕量污染物等领域有着广泛的应用前景。     

Environmentally friendly anodization on AZ31 magnesium alloy

A novel anodization which is environmentally friendly,low voltage and low energy consumption was developed to improve corrosion resistance of AZ31 magnesium alloy.The corrosion resistance of the anodic films was studied by electrochemical impcdance spectroscopy(EIS) and potentiodynamic polarization techniques.The microstructure and compositions of films were examined by SEM,XPS and XRD.A new kind of organic additive used in the electrolyte is friendly to the environment.The compact, intact and uniform co...     

2012年国际业余无线电联盟（IARU）短波锦标赛规则

1参赛资格：全世界所有获得执照许可的业余无线电爱好者。 2．目标：在160米、80米、40米、20米、15米和10米波段尽可能通联到更多的业余电台,特别是IARU属下的会员协会HQ电台。 3．比赛妇期和周期：7月第二个周末,2012年7月14日UTC1200至15日UTC1200。单名和多名操作员电台均可参加全部24小时的赛程。     

基于不确定性推理的活动识别方法研究

活动识别已成为智能家居领域的研究热点,目前国内外有关活动识别方法的研究有很多,研究人员提出了不同的方法来进行活动建模和识别,可分为数据驱动方法和知识驱动方法.数据驱动方法容易受到维数的限制,并且需要大量的数据集来训练出活动模型.目前在有关活动识别研究的方法中缺少一种既能够考虑到异构数据之间的知识共享,又能够考虑到活动的...     

基于改进的ResNet152V2模型对临安山核桃果仁等级分类研究

提出基于空间注意力机制的深度学习模型对临安山核桃进行等级分类，选取L值作为外观指标，MDA值作为品质指标，通过机器学习的方法挖掘二者之间的关联关系，从而建立山核桃果仁外观与品质的关联模型。通过多设备、多环境下的照片建立山核桃果仁数据集，在此基础上构建了基于迁移学习、空间注意力机制的ResNet152V2模型(SA-ResNet152V2),利用该模型对数据集进行图像训练和特征提取，并与VGG16、ResNet152V1、ResNet152V2模型进行比较。结果表明：SA-ResNet152V2模型在测试集平均精确率方面比ResNet152V2模型、VGG16模型、ResNet152V1模型分别提高了2.04%、77.42%、81.59%。测试集平均召回率方面比ResNet152V2模型、VGG16模型、ResNet152V1模型分别提高了3.62%、63.89%、65.18%。实验证明，SA-ResNet152V2模型对于山核桃等级分类具有较好的效果，有望用于山核桃的智能分级。