自持金刚石厚膜上沉积N掺杂ZnO薄膜的生长及电学特性

采用金属有机化合物气相沉积(MOCVD)两步生长法在自持化学气相沉积(CVD)金刚石厚膜的成核面上制备ZnO薄膜, 并研究了薄膜的生长特性和电学特性. 结果表明, 在基片温度为600 ℃时沉积得到的ZnO薄膜表面均匀, 取向较一致, 为c轴取向生长. 其载流子迁移率为3.79 cm²/(V·s).      

附加供料离心净化级联的实现

为了降低用离心级联净化浓缩铀产品时净化级联精料端轻杂质的含量,研究了一种附加供料方法。通过给离心净化级联附供氟利昂C6F12,加大了离心净化级联精料端的杂质取料量,避免了轻杂质积累,保证了离心机的安全。以核燃料中典型的金属杂质C rO2F2为例进行计算表明,产品中金属杂质小于1×10-6,通过调节氟利昂的供料比例,净化级联末级的轻杂质含量可以限制在3%以下或更低,杂质中235U F6的丰度小于5×10-6。通过附供C6F12可以实现用离心级联净化核燃料的目的。     

考虑消费者偏好的寡头服务商竞争研究

针对拥塞服务业中消费者具有连续偏好的情况,基于二层均衡EPEC模型研究寡头服务商的能力竞争问题.利用变分不等式建立下层消费者市场均衡模型,证明了市场均衡的存在性并得到市场份额函数;采用Nash均衡分析上层服务商关于服务能力的博弈,证明了均衡存在性,并给出算例.分析结果表明,在消费者厌恶拥挤的情况下,任何服务商不可能独占市场.消费者偏好分布影响服务商竞争的均衡结果,消费者厌恶拥挤的程度变大,服务能力大的服务商所占的优势将得到增长.     

监理实施细则的作用与编写要点

编写一份高质量的监理实施细则是反映监理服务水平的重要文件,同时,能加强建设单位对建立行为的监督,对监理目标的实现起到促进作用,也为监理合同的实现奠定了基础。     

VGGNet检测矿井供电漏电应用研究

在煤炭安全生产过程中,漏电故障作为矿井主要故障之一,具有严重的危害性.目的：为了能够准确稳定识别故障并保护井下设备,提出一种基于深度学习的自动识别方法.方法：为模拟矿井下生产作业环境,首先搭建附加直流电源矿井漏电仿真模型,并利用瞬时对称分量法进行分析,然后根据仿真模型的故障与正常波形的不同特征,提出面向矿井漏电波形图的数据集扩展方法,最后基于深度学习卷积神经网络VGG-Net模型,构建浅层VGG4-Net、VGG7-Net进行故障波形数据自动识别.结果及结论：实验结果表明,文章提出的VGG7-Net模型分类效果较好,表现出较高的准确性与稳定性,其Acc、Pre、Roc、F-1分别达到0.976 8、0.990 8、0.966 5、0.978 5,验证了深度学习模型在矿井漏电检测识别中具有一定的可靠性和可行性.     

用薄层扫描-染料比值法鉴定黑色签字笔字迹的相对书写时间

目的:准确确定案件中黑色签字笔字迹的相对书写时间。方法:薄层扫描-染料比值法。结果:首先,随时间的推移,字迹溶解液中部分染料斑点吸收峰之间的面积比值会发生固定的变化,要么越来越小,要么越来越大;其次,利用数理统计中的标准误差对实验规律进行定量分析,最终发现可鉴定相对书写时间的范围与标准误差直接相关,计算出的标准误差即为是否可鉴定相对书写时间的界限。结论:薄层扫描-染料比值法可以对不同纸张上、相对书写时间相差在39天以上同种品牌黑色签字笔字迹进行鉴定。     

低负荷动态膝关节伸展时血流限制对大腿前群肌肉活动的急性影响

6名男子手球运动员在加压200 mmHg条件下以30％1RM的力量进行三组膝伸展运动,比较膝关节低强度伸展训练中血流受限与未受限时的大腿前群肌肉肌电活动的差异以及自我感觉用力度等级和延迟性肌肉酸痛反应.结果表明:加压组在第一组和第二组训练时股外侧肌振幅均方根(RMS)值显著大于非加压组(P<0.05);加压组股直肌在第...     

国有企业经理股票期权长效激励机制研究

股票期权作为一种长效激励机制,主要是通过授予经理一定数量的股票期权,使经理享有参与企业剩余收益的索取权,把对经理的外部激励和约束变为经理的自我激励和约束,从而鼓励他们更多地关注企业的长远发展,而不是注重短期效益。股票期权激励制度对改善我国公司治理中的委托代理和内部人控制等一系列问题具有重要意义。只有通过加快建立和完善股票期权激励相关法规,完善证券资本市场,规范公司治理结构,强化对经理的内部约束,建立完善的经理市场,才能形成合理的经理选聘机制,使股票期权激励真正发挥作用。     

基于局部和全局信息的正则化迭代聚类

聚类是一种高效的数据分析方法,经典的K-means算法只适用于类簇为凸形的数据集,谱聚类算法虽然避免了K-means的一些缺点,但相似度中的参数设置问题以及较高的计算、存储复杂度对聚类有所限制.基于局部和全局信息的正则化迭代聚类,先取部分数据作为一个整体聚类,然后逐渐加入少量数据进行迭代求解.该方法继承传统谱聚类的优点,充分利用局部正则化和全局正则化信息,通过迭代方式求解使较大规模数据聚类成为可能.通过实验对比结果显示,该算法有良好的聚类效果.     

模糊核超球感知器

提出了一种基于核化技术的模糊核超球感知器分类算法，该算法通过核化技术把样本数据映射到高雏特征空间，并利用超球感知器学习寻找高雏特征空间的决策超球，从而得到各类样本的决策函数．同时，样本测试中采用的模糊技术有效提高了算法的适应性．该算法学习规则简单，所得特征空间超球在样本空间的分布能很好地反映样本的数据结构，适用于不同类型数据结构样本的学习，并经大量试验显示了算法的有效性．