硫化动力站回水箱液位控制系统改造

在轮胎硫化过程中，为避免回水箱发生无水或溢水事故，确保回水箱液面高度于限定范围是至关重要的。我公司原回水箱液位控制系统采用干簧式液位控制仪，干簧管易坏，由于浮球长期吸住某个干簧管，造成干簧管弱磁化，吸合后不释放，显示表停在某一位置，不能反映回水箱真实液位，且控制精度低、软化水浪费较大。因此对回水箱液位控制系统进行改造，改造后节能效果显著。     

皖北农村留守青少年体质现状与对策研究

采取分层随机抽取阜阳周边乡村中学13~16岁农村留守青少年学生,按性别以每岁为一组,共计8个年龄组,每一年龄组50人,进行体质测试,包括身体形态、身体机能和身体素质等11项指标,与全国同龄青少年体质数据进行比较来分析皖北农村留守青少年的体质状况,结果表明:皖北农村留守青少年身体形态、身体机能等指标均显著低于全国同龄平均水平(P0.001),速度、柔韧等身体素质较好,明显高于全国均值(P0.001或P0.01),但力量素质较差,需加强科学合理的力量锻炼,大力重视农村留守青少年的体质发展;依据分析结果提出家庭、学校、社会共同有针对性的开展行动,为促进我国农村留守青少年体质健康发展提出有效解决方案。     

生物地耕法降解含油污泥的研究

对含油质量分数为9.0%和10.2%的油泥进行生物地耕法的研究。结果表明,生物降解120d后,油泥残油质量分数分别由9.0%和10.2%降至3.1%和4.0%,石油降解率分别为65.6%和60.8%;同时利用气相色谱-质谱分析生物降解前后含油污泥中饱和烃的组分和质量分数变化,含油质量分数为9.0%和10.2%油泥中的长链烷烃分别减少39.8%和42.2%。     

定制非周期极化LiNbO3中多频率THz波的产生

描述一种非周期极化结构晶体中多频率太赫兹辐射波的产生.在此非周期结构的LiNbO3,超晶格中,基于飞秒脉冲二阶非线性光学整流效应,模拟多频率模式的太赫兹波形.通过选择最佳畴宽度,得到转换效率基本相等的3个主要太赫兹频率模式.该方法对多频率模式的个数无限制,且有助于多频率激光器中超晶格晶体的设计.     

考虑过程能力和成本的刀具策略研究

为了提高定期维修的刀具所加工的产品质量,减少停机时间和生产成本.考虑生产过程中工件尺寸的残差是时间的函数,利用Glejser检验方法,拟合工件尺寸残差符合的递增型异方差模型,提出了刀具磨损过程的过程能力指数计算方法;使用Bernstein概率密度函数描述刀具寿命和刀具磨损过程的一般特征,在每一个维修周期内均满足顾客要求的最小过程能力指数基础上,考虑质量损失、换刀成本、由刀具的突然失效引发的惩罚成本及维修刀具所需的成本,将过程能力与成本相结合,提出了用于确定最佳刀具初始状态和维修周期的模型.该模型为实际生产提供了一种离线的刀具管理方法.     

TD-SCDMA住宅小区覆盖综合解决方案

TD-SCDMA住宅小区覆盖的解决并没有完全统一的标准。文章分析当前TD-SCDMA小区无线覆盖的状况,从移动通信无线信号覆盖的角度出发对住宅小区进行归纳分类,并针对不同住宅小区的特点提出相应的无线覆盖解决方案,从而解决居民小区无线信号的覆盖问题和网络容量问题。     

苏里格气田西区储层特征及影响因素分析

苏里格气田西区储层经历了长期的压实、胶结等破坏性的成岩作用,储层致密,预测和开发难度大.利用钻井、测井、测试等资料,通过储层岩石学特征、孔隙结构和物性等方面研究苏里格西区储层的特征,剖析储层的影响因素.结果表明,苏里格西区储层岩石类型主要是岩屑石英砂岩,孔隙类型以次生岩屑溶孔为主,孔隙度平均为7.2％,渗透率平均为0....     

圆柱形建筑双幕墙结构的内部风效应

对圆柱形建筑双幕墙进行了多参数对比风洞试验,研究了圆弧双幕墙结构风致平均内压的空间分布特性,阐述了廊道内平均风压的分布机理,给出了风致平均内压的理论估算方法,并与试验结果进行对比,吻合较好.研究表明:圆弧型双幕墙在背风向时,廊道内的平均风压非常均匀,其风致平均内压的分布受外幕墙开孔率、廊道间距和来流风速的影响很小;而在迎风向和侧风向时,廊道内的平均风压分布不均匀,其风致平均内压的分布随开孔率和来流风速的增大、廊道间距的减小变得越来越不均匀.     

百度 缘何要“造车”?

智能电动汽车圈再次开始热闹,百度“造车”的靴子落地!百度没有让“吃瓜群众”失望,终于官宣要造车。1月11日早间,百度官宣,正式组建一家智能汽车公司,以整车制造商的身份进军汽车行业,同时,吉利将成为其新公司的战略合作伙伴。根据百度的说法,百度汽车公司着眼于智能汽车的设计研发、生产制造、销售服务全产业链。想要面向乘用车市场,利用自己在人工智能、互联网和自动驾驶等领域积累的经验,造出不一样的智能汽车,让用户能够买到更极致的智能电动汽车。     

基于生活日志的情绪识别

抑郁症日益成为影响现代人生活幸福程度的重要因素。实时有效地识别用户情绪的方法对于抑郁症潜在患者的发现和治疗十分有意义。用户情绪的状态及变化会体现在其生活日志数据上。该文从使用可穿戴设备收集的用户生活日志数据出发,对数据进行了特征方面的分析;进一步地,使用以回归树为弱学习器的集成学习模型,设计了使用全部数据、仅用户自身数据以及仅他人数据进行训练的三组实验构成的对比实验框架,以比较使用不同用户数据对识别结果的影响。实验结果表明,基于生活日志数据的集成学习模型可以有效地识别用户的情绪状态。同时,基于实验结果提出了用户认知不一致的猜想,对于心理学上的抑郁分析也有一定的启发作用。该工作是目前所知第一个利用用户生活日志信息进行情绪识别以及抑郁症患者分析的工作,为后续进一步扩大实验规模和改良实验设计提供了思路。