亲水型温敏凝胶聚合物的制备与性能分析

温敏高分子材料因其对温度具有敏感性而被应用于温控开关及药物控温释放等领域.本文以N-异丙基丙烯酰胺(NIPAm)、甲基丙烯酰胺(MAm)作为单体,过硫酸钾作为引发剂,采用N,N’-亚甲基双丙烯酰胺(BIS)作为交联剂,制备了亲水型温敏凝胶聚合物,并研究了两种单体组分的质量分数比及交联剂的用量对所制备的凝胶聚合物的低临界溶液温度(LCST)、溶胀率和保水率的影响.研究结果表明:合成的N-异丙基丙烯酰胺与甲基丙烯酰胺的凝胶聚合物(简写为P(NI-PAm-co-MAm))的低临界溶液温度(LCST)随着凝胶聚合物体系中亲水单体比例的增加而升高;交联剂含量越多,则凝胶聚合物的溶胀率越小,而保水率增大;凝胶聚合物的亲水单体比例增加,则凝胶聚合物的溶胀率和保水率均增大.     

使用超椭球参数化坐标的支持向量机

基于n维超椭球面坐标变换公式,构造一类核函数--n维超椭球坐标变换核.由于是同维映射,且增大了类间距离,这类核函数在一定程度上改善了支持向量机的性能.与其他核函数(如高斯核)相比,将所构造的核函数用于支持向量机,仅产生了很少的支持向量,因而大大加快了学习速度,改善了泛化性能.数值实验结果表明了所构造的核函数的有效性和正确性.     

UWB无线传感器网络中基于匹配滤波检测的TOA估计

深入研究了UWB(ultra wideband)无线传感器网络中基于匹配滤波门限检测的TOA(time of arrival)估计算法.针对现有算法的不足,提出了一种三步TOA估计算法:先确定DP(direct path)搜索区域,然后使用门限检测确定DP的粗略位置,最后精确搜索到DP的中心.其中,用于计算检测门限的门限因子依据匹配滤波输出的峭度动态设置,设置模型独立于信道模式,其正确性通过与使用固定门限因子所获得的性能对比进行了验证.与其他算法的性能对比仿真结果表明,所提出的三步TOA估计算法在运算效率和TOA估计精度上取得了较好折衷,适合于当前实际应用.还通过对TOA估计误差的统计分析讨论了测距结果的可信度:依据峭度将测距结果划分为可信和不可信两个级别,并为各级别的TOA估计误差分别了建立概率密度模型.在定位模块中有效利用这些可信度信息,可进一步提高定位精度.     

考虑公平关切的双渠道供应链平台合作决策

为探讨制造商与转销型以及与代销型平台的合作问题,应用制造商主导下的Stackelberg博弈模型针对零售商具有横向、纵向和双向3种公平关切情况的供应链进行决策分析。以算例形式比较不同公平关切系数对供应链成员定价及利润的影响情况,进一步讨论制造商的平台选择策略。研究表明,零售商公平关切倾向并不总是有利于提高自身的利润;从绝对利润来看,横向公平关切越大,对于与转销型平台合作的制造商更有利;纵向公平关切越大,制造商与代运营型平台合作更有利。从相对利润来看,高横向−低纵向公平关切下,制造商倾向于与转销型平台合作;低横向−高纵向公平关切下,制造商倾向于与代销型平台合作。     

SynchroFLOW工作流在.NET架构系统下的典型应用

SynchroFLOW作为一个面向工作流的中间件产品,为企业流程再造提供了基础。首先通过分析SynchroFLOW工作流的基本功能和特点,发现SynchroFLOW主要用于Java环境的流程控制,而与.NET架构的应用系统进行直接集成比较困难;其次对具体的应用系统需求进行了分析,提出了一种新的设计思路,即通过标准的WebServices技术,结合代理模式实现.NET架构的应用系统与SynchroFLOW工作流平台的整合;最后,展示了具体的提案审核流程和财务决算审核流程的应用实例图,同时提出了存在的一些问题和下一步的改进方案。     

休谟的德性思想析论

休谟对德性的宽泛定义开始就引起时人的异议．他在德性的标准、德性的生成、德性的对象等方面进行了详尽的阐述，标志着传统德性观开始向现代德性观过渡。休谟的德性具体体现为各种各样的德目．表明现代社会中人的存在开始呈现出多样化趋势．他的德性思想中也蕴涵着功利主义和情感主义的端倪。     

海参水煮液中ACE抑制肽的分离纯化

采用大孔树脂吸附的方法对海参水煮液酶解物多肽进行分离。用30%、60%和90%乙醇水溶液依次洗脱,得到3种多肽。对所得多肽进行ACE抑制活性测定,发现其IC50分别为3.01、0.98和2.88mg/mL。应用Rp18反相硅胶柱和LH-20葡聚糖凝胶柱对活性最高的组分进行ACE抑制肽分离纯化,得到2种多肽单体,ACE抑制活性的IC50分别为0.74和1.77mg/mL。     

运用统计分析方法,加强企业生产管理

本文运用相关分析和主成分分析对企业的生产、管理进行了分析,并对其生产成本作了预测,帮助企业分析了亏损的原因,为企业确定今后的发展方向提供了科学的依据。     

基于动态链接库的Visual C++混合编程

为了在不同的编程语言中实现取长补短,探讨了动态链接库(DLL)在Visual C++混合编程中的多方面应用.结合Visual C++的编程环境,分析了DLL的技术特点与调用方式.基于DLL技术,分别讨论了Visual C++如何与Visual FORTRAN、MATLAB以及Visual C#等进行混合编程,并利用一些生动的示例代码进行了说明.实验结果与分析表明了利用DLL进行混合编程的优越性.     

基于深度置信网络的广告点击率预估的优化

随着互联网广告的飞速发展,如何预测目标用户对互联网广告的点击率（click-through rate,简称CTR）,成为精确广告推荐投放的关键技术,并成为计算广告领域的研究热点和深度神经网络的应用热点.为了提高广告点击率预估的精确度,提出了基于深度置信网络的广告点击率预估模型,并通过基于Kaggle数据挖掘平台数据集的1 000万条随机数据的实验,研究不同的隐藏层层数和隐含节点数目对预测结果的影响.为了解决深度置信网络在数据规模较大的工业界解决方案中的训练效率问题,通过实验证明：广告点击率预估中,深度置信网络的损失函数存在大量的驻点,并且这些驻点对网络训练效率有极大的影响.为了提高模型效率,从发掘网络损失函数特性入手,进一步提出了基于随机梯度下降算法和改进型粒子群算法的融合算法,以优化网络训练.融合算法在迭代步长小于阈值时可以跳出驻点平面,继续正常迭代.实验结果表明,与传统的基于梯度提升决策树和逻辑回归的广告点击率预估模型以及模糊深度神经网络模型相比,基于深度置信网络的预估模型具有更好的预估精度,在均方误差、曲线下面积和对数损失函数指标上分别提升2.39%,9.70%,2.46%和1.24%,7.61%,1.30%;使用融合方法训练深度置信网络,训练效率提高30%~70%.