吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

不同晶相结构ZrO2负载铜基催化剂用于二乙醇胺脱氢反应

通过制备不同晶相结构〔单斜相(m-ZrO_2)、四方相(t-ZrO_2)和无定型(a-ZrO_2)〕ZrO_2载体,再通过沉积沉淀法制得Cu/m-ZrO_2、Cu/t-ZrO_2和Cu/a-ZrO_2催化剂,分别用于催化二乙醇胺脱氢合成亚氨基二乙酸反应。采用XRD、氮气物理吸附脱附、XPS、H_2-TPR、CO_2-TPD对催化剂的结构进行了表征。结果表明,Cu/m-ZrO_2催化剂界面更加有利于Cu~+/Cu~0稳定存在,具有更多的碱性位点,且抗氧化性较好。在二乙醇胺脱氢反应中,Cu/m-ZrO_2催化剂性能最好,反应时间为2.5 h,亚氨基二乙酸收率为97.64%。     

聚氨酯分散剂在液体靛蓝制备中的应用

采用异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚乙二醇200、400、600、800(PEG200、PEG400、PEG600、PEG800)、2,2-二羟甲基丙酸(DMPA)、1-苯基-1,2-乙二醇、中和剂三乙胺(TEA)、甲乙酮肟等为原料,制备了一种阴离子聚氨酯分散剂.通过FTIR、GPC、TG表征了分散剂的结构与性能.利用自制的分散剂采用研磨法制备了液体靛蓝分散液,以液体靛蓝分散液粒径、离心稳定性、储存稳定性为指标,探讨了分散剂链长、用量对分散液性能的影响.结果表明,研磨1 h后,以PEG400为软段合成的聚氨酯分散剂用量为染料质量的60％时制备的液体靛蓝粒径为277.1 nm,1000 r/min离心稳定性达到93.98％,3000 r/min离心稳定性为51.13％,常温放置7 d后粒径变化在20 nm以内,染色后织物的颜色深度(K/S)为10左右,约是粉状靛蓝染色K/S的2倍,染色织物的颜色性能并未改变,SEM显示分散体颗粒大小分布均匀,与分散剂甲基萘磺酸钠的甲醛缩合物(MF)和木质素85A相比,其分散体系稳定性差别不大.     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

课程群案例嵌入协同教学模式的探索

在课程群的教学中由于每门课程各自独立开展教学,缺乏知识的融合和衔接,导致学生运用综合知识解决问题的能力较弱。在课程群的教学中采用案例嵌入协同教学模式,将完整的工程案例嵌入到课程群各门课程的教学中,协同规划各门课程的教学任务,每门课程再围绕案例展开研究性教学。通过嵌入的工程案例衔接各门课程的知识点,帮助学生建构完整的知识体系,强化工程应用的概念；同时通过研究性教学,培养学生分析问题和解决问题的能力,两部分相结合,提高了学生运用综合知识解决复杂问题的能力。     

LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标，忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题，为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能，提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制（UJPC）算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型，以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标，首先根据最小信干噪比（SINR）约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型，然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明，与基准的开环功控方案相比，联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率，其最佳性能增益能达到50%。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

基于感知评价的Internet语音终端流量控制

分析了影响因特网语音通信质量的主要因素，根据实时传输控制协议计算延迟、丢包率等网络参数，并利用RBF神经网络将参数映射为语音质量评分，根据评分值的变化动态地调整语音终端的编码速率，在保证一定语音质量的同时，缓解网络拥塞。实验证明了该方法的有效性。     

土卡河水电站大坝碾压混凝土现场施工技术

介绍土卡河电站在大坝碾压混凝土现场施工的具体施工技术、工艺措施。大坝自2006年3月碾压混凝土开工以来,其施工工艺、施工质量得到了各方的好评。