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1.
金属热加工通过相变决定材料最终组织和性能。随着非平衡技术的快速发展,热加工工艺趋于极端化和多样化,控制相变的热力学与动力学机制从简单近平衡条件下的相对独立转变为复杂远平衡条件下的高度关联。基于热-动力学独立处理的传统理论已无法应对上述相变涉及的机理描述、组织预测和过程控制。随着催化剂研究体系的扩展,传统的基于独立的反应动力学或吸附热力学的设计已无法满足催化剂的高性能需求与高效筛选。本文从人文领域中的激情与困难的逻辑关系中,引申出科学领域中的热力学驱动力与动力学能垒的相关性,针对非平衡凝固过程、晶界迁移及晶粒长大热稳定性、纯Fe沿Bain路径的马氏体切变,整理出热力学驱动力与动力学能垒的定量关联,建立了组织预测模型,提出了热-动力学协同作用的新理念,并据此设计出高性能DD3高温合金、Fe基纳米晶材料、A356铝合金和应变态电催化材料。 相似文献
2.
当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先,分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后,通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。 相似文献
3.
4.
4月20日上午,浙江省数字化改革第一次工作例会在杭州召开.省委书记、省数字化改革领导小组组长袁家军出席并讲话.他强调,数字化改革是新发展阶段全面深化改革的总抓手,也是一项牵一发动全身的重大标志性改革,要进一步准确把握数字化改革的内涵要求和重点任务,解放思想、大胆探索,只争朝夕、蹄疾步稳,全上"跑道"、都跑起来,高质量推进数字化改革,打造全球数字变革高地.省委副书记、省长郑栅洁主持会议. 相似文献
5.
近日,浙江省省长郑栅洁前往之江实验室南湖园区和青山湖科技城科创企业调研.他强调,要以习近平总书记关于科技创新的重要论述为指引,深入贯彻全国两会精神,对照落实省委决策部署,坚持人才强省、创新强省首位战略,以更坚定的决心、更务实的举措,优化创新生态系统,激发科研机构科技企业创新人才的积极性创造性,强化创新链产业链深度融合,加快把科技创新势能转化为构建新发展格局、推动高质量发展的强大动能,为忠实践行"八八战略"、奋力打造"重要窗口"提供战略支持,为国家科技自立自强贡献更多浙江力量. 相似文献
6.
过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量,并给出模拟例证。 相似文献
7.
本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量. 相似文献
8.
<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展 相似文献
9.
<正>在提倡节能环保的今天,二次充电电池已经成为了使用者的首选。然而,生产此类电池却需要大量重金属,甚至是有毒金属原料,因而,在该类电池生产企业中,做好员工的职业健康工作成为了安全监管的重中之重。衡阳电科电源有限公司(以下简称"电科电源公司")创建于2011年10月,本着"员工的健康优于一切"的安全理念,公司成立伊始就以保证员工健康、安全作为立足根本,致力于创建安全无灾害单位。制度是"软防线" 相似文献
10.
由于面向中文微博的分词标注语料相对较少,导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题,该文提出一种主动学习方法,从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点,在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数,以确保所选样例的多样性;同时,根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性,采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值;此外,用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外,还利用字向量自动计算当前字成为停用字的可能性作为模型的特征。实验结果表明:该方法的F值比基线系统提高了0.84%~1.49%,比目前最优的基于词边界标注(word boundary annotation,WBA)的主动学习方法提升效果更好。 相似文献