生物膜过滤技术处理污水厂二级出水

采用生物膜过滤技术处理污水厂二级出水的试验结果表明，生物膜过滤比普通石英砂过滤效果好，且夏季的处理效果优于冬季；随着水力负荷的增加则生物膜过滤出水中的各项指标值逐渐升高，去除率逐渐降低，反冲洗对生物膜过滤处理效果的影响并不大，在反冲洗后很快便可恢复正常运行，滤柱出水可回用于景观水体。     

快速凝固过共晶铝硅合金的显微组织及摩擦学行为研究现状

过共晶铝硅合金由于具有高耐磨性、低热膨胀系数和高比强度而广泛应用于汽车和飞机制造业.该类合金在常规铸造下易产生粗大的脆硬初生硅相,降低合金力学性能及耐磨性.而利用快速凝固技术能够有效细化硅相,制备出高耐磨的过共晶铝硅合金.过共晶铝硅合金的性能可以通过改变共晶硅和初晶硅的形态及其分布、二次枝晶胞的尺寸或臂间距等方式加以改善.目前过共晶铝硅合金的研究大多是关于控制共晶和初晶硅的形态和分布,而针对常规铸造的细化晶粒工艺只对25％(质量分数)硅含量以下的过共晶铝硅合金有明显效果,因此研究人员聚焦于能对高硅含量的过共晶铝硅合金实现晶粒细化的快速凝固技术.快速凝固技术区别于常规铸造的特点是高冷却速度,研究发现冷却速度对过共晶铝硅合金的相平衡和微观结构有着显著的影响.随着冷却速度的增加,过共晶铝硅合金的微观结构细化、化学均匀性提高、固溶度增加,形成非晶及亚稳相,极大地改善了过共晶铝硅合金的性能.根据不同快速凝固技术制备的过共晶铝硅合金,其细化的显微组织及对应的摩擦学行为也有所不同.这些差异对于完善快速凝固过程中硅晶粒形核长大机制、形态演化机制及其对过共晶铝硅合金性能影响的理论体系能够起到有效的补充作用.本文综述了快速凝固过共晶铝硅合金四种主要制备方法:衬底急冷技术、快速凝固-粉末冶金技术、喷射沉积技术和选择性激光熔化技术,分析了相关快速凝固工艺的研究现状,对比了不同工艺制备的过共晶铝硅合金的显微组织及耐磨性能,并从理论体系、性能预测和技术工艺三方面对其未来的研究方向提出了一些可行建议.     

电镀线行车的微机控制

本文主要介绍了电镀线行车微机控制的软件、硬件构成以及抗干扰措施。由于本系统采用了一种新的软件设计,使得该系统不仅操作简便,还大大地提高了系统的可靠性和容错能力。     

寺河矿二号井薄煤层加长工作面的技术研究

晋煤集团寺河矿二号井通过改进薄煤层工作面倾斜长度,提高了单面储量和循环产量,减少了年掘进进尺和搬家倒面次数,降低了万吨掘进率,缓解了采掘衔接紧张局面,使矿井安全保障能力有大幅提升,为打造成高效矿井奠定了基础。     

集合器在紧密纺纱中的应用分析

集合器曾被用于传统环锭纺中，但集聚效果并不理想。紧密纺重新使用集合器，集聚效果大为改观。文章分析研究了RoCoS和Rieter公司紧密纺集合器的结构设计，对国内创造出自己的紧密纺集合器技术，用以改造国产环锭纺具有重要意义。     

静电纺丝法制备碳纳米纤维及其应用

碳纳米纤维由于因其比表面积大、导电和导热性好,被广泛用于催化剂载体、吸附和储能材料。静电纺丝是制备一维纳米纤维直接、有效的方法,在介绍静电纺丝的基本原理和工艺影响因素的基础上,综述了电纺碳纳米纤维的特性及其应用。     

Wikipedia跨语言链接发现中的锚文本译项选择

Wikipedia跨语言链接发现主要研究从源语言Wikipedia文章中自动识别与主题相关的锚文本,并为锚文本推荐一组相关的目标语言链接。该研究涉及三个关键问题: 锚文本识别、锚文本翻译和目标链接发现。在锚文本翻译中,一个锚文本可能存在多个目标译项,如果其译项选择有误,将会直接影响目标链接发现中的链接推荐的准确性。为此,该文提出了一种基于上下文的锚文本译项选择方法,使用基于逐点互信息投票的方式确定锚文本的译项。 对中英文Wikipedia中的人名、术语以及缩略语的译项选择进行测试,实验表明该方法取得了较好的效果。     

下向流生物滤池低温堵塞问题的分析与研究

深度处理中下向流生物滤池正常运行条件下,滤柱进水段由于污染物的降解。微生物大量积累,水头损失增长较快。尤其在低温下,由于水力条件、生物微环境、生物相改变以及微生物的自我保护,滤池更易发生气塞、堵塞,其运行周期比中温时降低近2/3,严重影响了净化效果。提出了局部反冲洗法解决膜滤池低温堵塞问题。局部反冲洗后,水头损失由60cm 降到30cm 左右。局部反冲洗在改善滤柱堵塞的同时,为自养亚硝化菌和硝化菌提供了更为稳定、适宜的微环境,使 NH_3-N 的去除率由15%增至50%以上;COD_(Cr)的去除效果因为生物活性的增加并未受到波动。局部反冲洗后,生物量和水头损失沿层积累率的最大值出现在滤柱下段。     

大数据安全背景下密码技术探讨

随着信息技术的发展,目前社会已经进入了大数据时代.大数据使得人们的生活更加方便,国家、社会各领域、各行业的发展中发挥了巨大的推动作用.但是,随之而来的是用户个人隐私泄露问题,在一定程度上,与社会、军事、政治安全也具有密切关联.因此,文章对大数据背景下的安全风险进行分析,与可搜索加密、安全多方计算、同态加密等技术结合,对...     

基于多任务对齐的密集行人检测算法研究

行人检测是深度学习目标检测领域的重要分支,但密集场景中存在严重遮挡问题,给行人检测带来巨大挑战。为了缓解该问题,在 CenterNet多任务学习模型上提出目标检测和姿态关键点检测任务对齐方法,改进后的模型为Center_tood。首先提出分离模块：该模块将原始特征分离得到更加关注各个任务的特征;在此基础上提出任务对齐方法：通过设计对齐度量来约束损失,使模型在梯度上更大程度地向着多任务对齐的方向优化,同时利用一致性约束,使模型学习到不同任务之间的共性信息,从而对齐不同任务的特征。实验部分采用CrowdPose数据集训练和测试。本算法的目标检测AP值为743%,提高了115%;人体姿态关键点AP值为558%,提高了96%。实验结果验证了提出的多任务学习算法在密集场景行人检测上的有效性。