杰特尔的技战术分析——以第30届奥运会女子100米决赛冠军弗雷泽为比较参照

为我国短跑运动技术水平实现"赶超"提供理论参考,本文采用信息技术为主的研究方法,以第30届奥运会女子百米决赛亚军杰特尔为研究重点,比较短跑巨星弗雷泽的技术特征,对短跑主要技术指标进行探讨。研究指出:2008年以来杰特尔与弗雷泽成绩相向运动越来越大,向人们预示杰特尔还是有上升空间的;反应时相对成绩的占比很小,其对成绩有一定的影响但影响非常有限;"舍步频、扬步长"的技术演进是杰特尔成绩迅速提高的技术成因;支腾比指数显示杰特尔与弗雷泽还有一定的差距,进一步降低支腾比指数,杰特尔成绩还有提升空间。     

塔里木上二叠统沙井子组地震特征及沉积体系

二叠纪时期,是塔里木盆地由海相沉积转为陆相沉积的关键时期,该时期盆地地质构造及沉积体系发生重大变化。前人对于塔里木盆地特定层组的研究较少,多以综合分析二叠纪层序格架为主,,文章在前人研究的基础上,以上二叠统沙井子组为研究目标,通过测井、岩心、露头等证据资料,分析其地震属性特征,确定沙井子组沉积体系为三角洲一湖泊沉积体系,为典型陆相沉积,而非前人所言的陆相一海陆过渡相沉积。总结水下分流河道、席状砂、砂坝等特定沉积体地震发射特征,绘制沉积相展布,确定了东北一西南向的海退及物源供给方向,指出了优质储层的发育环境。     

苯直接羟化制苯酚的新工艺

提出了TS-1分子筛为催化剂、十六烷基三甲基溴化铵为相转移催化剂、氨水为调节剂以及双氧水为氧化剂的苯直接羟化制苯酚的新工艺。考察了反应温度、反应时间、氧化剂用量和调节剂种类对苯直接羟化反应的影响。确定了反应的最佳条件,当反应时间为2h,反应温度为313K,氨水、催化剂、双氧水、相转移催化剂、苯五者物质的量之比为2.80:0.10∶2.52∶0.005∶1时,苯酚产率可达66.32%。     

复合燃烧技术在缸内直喷汽油机的应用探讨

汽车技术诞生的百余年中,发动机作为核心一直在不断突破,但其技术更新远不如车型风格演变那样简便,往往十数年都难以有大的进展,就好像一些车型引以为豪的VVT可变正时气门技术,其实也已经是上世纪的产物。而近年来,欧美的汽油缸内直喷技术开始从实验室走向市场,由此带来的发动机第三次革命也诞生了迄今最牛的汽油发动机技术——缸内直喷。文中介绍了缸内直喷汽油机的性能特点、提出了燃烧理论空燃比的复合喷射燃烧技术,运用了废气再循环(EGR)分层技术。复合喷射通过稳压腔辅助喷射燃油和缸内直接喷射燃油,使缸内形成准均质混合气,以满足各种工况下缸内直喷汽油机对混合气的要求。     

Web数据的深度定向采集

通过模拟人类访问网页的浏览行为,提取定向爬行子页面集限定爬虫的爬行方向;引入页面继承关系,并通过爬行条目的属性继承实现跨页面复合对象的数据关联关系;设计实现了支持深度定向采集的通用爬行流程。面向天涯热帖的舆情采集实验结果表明:该方法可以在整体处理流程不变的前提下,实现复杂对象的数据采集,并具有较高的采集效率。     

陶瓷内衬复合钢管的耐腐蚀性能评定

在综合国内外陶瓷内衬复合钢管性能评定试验的基础上,设计了新的陶瓷内衬复合钢管的耐腐蚀性能测试方法.通过实验发现:与普通钢管相比复合钢管具有良好的耐腐蚀性能;其内壁的金属颗粒和飞溅造成腐蚀率在实验的开始阶段逐渐减小,但随着时间的增加,趋向一个定值;复合钢管在酸中的腐蚀主要沿晶界进行.     

你知道语音信箱吗

语音信箱是一种通过电话完成信息传递、接收、存储、删除、转发、通知等功能的个人化通信工具。提起信箱,人们很容易想到用于接收信件的邮政信箱。语音信箱与邮政信箱既有相同之处,又有很大区别。邮政信箱是有形的,它设在收信人取     

铀在红壤实性成分上的吸附行为研究

通过制备红壤实性成分样品,研究铀在红壤实性成分上的吸附行为,讨论固液比、p H、接触时间、离子强度、腐殖酸、温度等条件对铀在红壤样品上吸附行为的影响。结果表明,吸附在4 h可达平衡;在p H8.5时,吸附率随p H的增大而增加;在p H8.5时,吸附百分率则出现递减。在p H6时,随腐殖酸浓度增加,红壤实性成分对铀的吸附增强;在p H6时,HA存在下,吸附率反而减少。以Freundlich吸附模型对吸附过程进行了描述,并绘制了不同温度下的吸附等温线,计算了相应的热力学函数。由热力学函数计算结果可知吸附是吸热且自发的过程。     

基于强化学习的算力资源度量方法

工业边缘计算中，节点具有分布零散、异构以及算力受限的特点，为保障算力供给通常采用任务与平台紧耦合的模式，然而该模式易使生产系统刚性化，资源复用效率低，冗余资源成本高昂。针对这一问题本文提出了多维度任务分析与强化学习相结合的算力度量方法，首先对工业场景中计算任务的时、空复杂度，计算类型等特征进行细粒度分析，通过构建任务模型与计算模型分析各计算任务特征与资源需求比例之间的关系；随后，基于上述分析构建马尔科夫决策过程并把状态、动作、奖励建立为三元组，将奖励值定义为对任务执行时间的预测优化问题；最后，设计基于深度Q网络的计算任务算力度量方法，对不同形式的计算任务进行算力需求量化，并通过与设备实际算力消耗进行分析对比，验证所提方法可有效降低不必要的资源损耗。实验结果显示，所提出的模型和方法预测任务执行时间成功率可达99.37%,相较于Q-Learning等算法提升了约5.84%、7.54%和34.23%,可有效实现边缘侧的算力度量。