滑动弧放电等离子体激励的值班火焰头部放电特性实验

滑动弧放电等离子体在拓宽燃烧室点熄火边界、缩短点火延迟时间、提高燃烧效率等方面具有显著优势。在已有燃油裂解头部的基础上,优化滑动弧放电位置,创新地研制了基于滑动弧放电等离子体激励的燃烧室值班火焰头部,并对其放电特性开展了实验研究,着重分析了不同空气流量和输入电压对电弧动态特性、滑动模式、平均击穿电压、平均功率、平均旋转角速度的影响。结果表明：提出的方案能在文氏管与燃油喷嘴之间形成稳定的旋转滑动弧放电区域,同时存在两种不同的放电模式,即steady arc gliding (A-G) 模式和breakdown gliding (B-G) 模式,受空气流量和输入电压的显著影响,当空气流量小于200 L/min时,在140~240 V的输入电压下,主要以A-G模式放电,随着空气流量的增加向B-G模式发展,而随着输入电压的增加,A-G模式占比逐渐增大;放电平均击穿电压、旋转角速度随着输入电压的增加或空气流量的减小而减小,但平均功率随输入电压的增大而增大。     

环境病毒与人类健康

环境中有哪些引起人类疾病流行的病毒类型?它们的分布、传播途径有什么规律?它们与人类健康的关系如何?怎样使它们得以控制和消除?对这些问题的了解,有助于增进人们对病毒污染环境所造成严重后果的认识及其防治对策的选择。     

终身学习的“四个学会”

学习既意味着获取知识,也蕴含了行为的某种改变。终身学习要求我们扩展学习的外延,向生活学习,向身边的好人、好事学习,即“学会求知、学会做人、学会做事、学会共处”。     

多层钢结构住宅的可行性研究

砖、混凝土都是不可再生材料,形成的建筑垃圾极难处理。钢结构住宅以其轻盈灵巧的外观造型、空间的灵活布置、良好的抗震性能、住宅的有效使用率提高、管线布置方便等,赢得居民的青睐,因而具有非常广阔的市场前景。较大范围应用钢结构住宅,也是我国生产力发展到一定阶段的必然产物。     

轴流式压气机机匣壁面静压脉动特征研究

运用小波包分析和概率密度函数分析的方法,对某型发动机节流过程中,压气机第一级静子机匣壁面静压信号的脉动特征及概率密度函数特性进行了研究。研究发现,随着发动机工作点沿共同工作线趋近喘振边界,压气机第一级静子机匣壁面静压信号中几个特定频带内信号分量的脉动幅度增强、概率密度函数分布展宽,可以作为试验发动机节流过程中气动失稳的信号特征。     

从内容和形式提高英语泛读测试的效度和信度

近些年来,泛读测试的内容和形式都有明显的变化,并一直为广大学者和教育工作者所关注。本文旨在通过从泛读测试的文章选定和测试的题型两方面来讨论如何提高泛读测试的效度和信度。     

从翻译伦理学看汉英广告语翻译

本文阐释了翻译伦理学的构建背景、具体规范以及对具体文本—汉英广告语翻译的指导意义,以期深入探究该理论的实践意义,将适宜文化交流的普遍性伦理规范纳入商务英语翻译体系。     

水文统计参数对频率曲线的影响

分析P－Ⅲ型频率曲线的参数与水文实测系列的统计参数的关系,对目前有关文献和教科书中提及的水文统计参数对频率密度曲线以及对累积频率曲线的影响问题进行商榷,并阐明新的观点,以求推进水文事业的不断发展。     

基于混合神经网络的协同过滤推荐模型

数据稀疏性是推荐系统中严重影响推荐结果准确性的重要因素之一.针对数据稀疏性提出了融合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和降噪自编码（denoisingauto-encoder,DAE）神经网络混合的神经网络评分预测模型（convolutional-denosing autoencoder,CDAE）对用户未评分项目进行预测评分，从而解决数据稀疏性问题.首先将向量化后的用户评论数据通过卷积神经网络训练得到用户特征向量矩阵，其次将用户特征向量矩阵作为降噪自编码神经网络的初始权重，结合用户评分数据经过降噪自编码神经网络训练，得到用户-项目预测评分，然后在此基础上进行基于用户的协同过滤推荐.最后使用movielens-1M实验数据集对比验证了提出的混合神经网络协同过滤推荐（convolutional-denosing autoencoder collaborative filtering,CDAECF）模型.实验证明，所提出的CDAECF模型能够有效地结合隐性反馈和显性反馈数据，具有较高的推荐准确率.     

法国的铁娘子——埃迪特·克勒松夫人

20余年追随密特朗——克勒松夫人终于成为入主马提翁宫的第一位女性; 今后岁月辅佐密特朗——“铁娘子”可望改变政府不左不右的立场。