给我的爱情加点醋

我和男朋友刚认识那会,他很爱吃醋。哪怕我和旧同学吃个饭,他都要追问半天,还对人家进行一个全方位的清查家底,生怕我会被某个大灰狼抢走。有一次我很生气,那是我们单位搞活动,他非得要去参加。我说你想     

热氧化法合成ZnO纳米带及其光电特性研究

 应用低于锌熔点的低温金属固态热氧化的方法,并结合金催化作用,成功地在金属锌基底上自发生长出了氧化锌纳米带阵列。应用X射线衍射,扫描电子显微镜,高分辩电子透射显微镜等技术对产物进行了观察研究。研究结果表明,金对纳米带形成具有明显的促进作用。合成的氧化锌纳米带的长度范围为6~14 μm,厚度约为40 nm,宽度范围为100~150 nm,其顶部没有发现明显的金颗粒。XRD结果表明纳米带晶体结构为六方结构的ZnO,合成的纳米带的相结构很接近于无催化剂合成的ZnO纳米线。高分辨透射电镜观察显示部分纳米带结晶良好。通过对生长的氧化锌纳米带进行的光致发光（PL）测试,表明在PL光谱中可以看到紫外区,绿光波段有两个主要的峰。     

二氧化锗纳米线的制备与喇曼光谱

以Au作催化剂通过在空气中将金属锗加热到550～800℃,在单质锗表面原位大面积生长出了GeO2纳米线.采用扫描电镜和激光喇曼光谱对产物进行了表征分析.结果表明,GeO2纳米线为六方相结构,长度可达30 μm.通过改变加热温度,纳米线的直径可在110～170nm 范围内调节.提出了可能的生长机理以说明GeO2纳米线的形成.并且在GeO2纳米线的喇曼光谱中观察到了声子限制效应.     

基于Matlab的膜结构动力松弛法找形分析

根据膜结构的性质选择动力松弛法为迭代方法,为了加快迭代速度和简化计算过程选择了在Matlab上编制相应程序,运用函数Spares对数据进行存储,实现了运用动力松弛法对膜结构的找形分析过程.结合两个实际工程实践了动力松弛法找形分析的可行性,同时证明了此种找形方法的先进性和可靠性.     

基于智能算法的制造系统通用作业调度方法

通过生产实际情况分析,提出了制造系统通用作业调度问题(USP)概念,开发了混杂蚁群算法(HACO),对USP进行求解,并与采用遗传算法所得解进行了对比.算例研究采用75×20个标准算例,以工件的加工流程时间最小化为目标函数,分别运用运算代数和解集收敛度为结束条件.计算结果表明,在计算代数相同时,HACO算法更容易使解域集中;在得到同等收敛度时,HACO算法的计算时间更短.     

连续随机序列样本熵的强偏差定理

设{X_n,n≥1}是连续随机序列,其联合分布密度为g_n(x_1,…,x_n),f_k(x_k)是X_k的边缘分布密度。利用关于乘积分布密度sum from n to k=1 f_k(x_k)的相对熵和相对熵率的概念,建立了连续随机序列关于样本微分熵的一类强偏差定理。     

1,8二羟基蒽醌分子结构和紫外光谱量子化学研究

1,8二羟基蒽醌是一种重要的生物活性物质,其光谱研究具有重要意义.以半经验分子轨道方法进行构型优化,扩展休克尔分子轨道方法对1,8二羟基蒽醌的紫外光谱进行研究,计算出了该分子各跃迁轨道的能量及相应紫外光谱吸收峰的位置,与1,8二羟基蒽醌在乙醇一水体系中的紫外光谱吸收峰实验值基本一致.     

三维曲面柔性卷板成形技术及其数值模拟

介绍三维曲面柔性卷板成形技术,并与传统卷板成形和多点成形进行了对比. 对柔性卷板成形装置进行研究并开发出相应的实验装置. 建立柔性卷板成形的有限元模型,并对其成形过程进行数值模拟,得到了较好的模拟结果. 模拟了两种不同材料板材的成形效果,分析了其产生不同成形效果的原因.     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.