等离子化学气相沉积硬膜技术研究

用等离子体化学气相沉积（ＰＣＶＤ）技术制备了ＴｉＮ、ＴｉＣ、Ｔｉ（ＣＮ）和（ＴｉＳｉ）Ｎ膜及其组合的多层膜。ＰＣＶＤ具有很好的覆盖性，ＰＣＶＤ－ＴｉＮ具有很好的耐磨、蚀性，膜与基体结合良好，因而用ＰＣＶＤ法在高速钢刀具、模具及轴承上沉积ＴｉＮ可大大提高其使用寿命。ＰＣＶＤ－ＴｉＮ和Ｔｉ（ＣＮ）膜无明显柱状晶，其显微硬度高于ＴｉＮ亦可用于高速钢刀具、模具上提高其使用寿命。ＰＣＶＤ－（ＴｉＳｉ）Ｎ，晶     

反对称正交反对称矩阵反问题的最小二乘解

主要讨论反对称正交反对称矩阵的反问题的最小二乘解.首先,在反对称正交反对称矩阵的集合范围内求出了矩阵方程AX=B的最小二乘解;其次,求出其中与给定矩阵的最佳逼近解;最后给出了求解此类问题的算法和例子.     

碳纳米管的制备及其在电化学中的应用研究进展

介绍了碳纳米管的制备方法,对碳纳米管在电化学中的应用及其催化机理进行了概述,并对其应用前景进行了展望.     

二氧化钛/碳纳米管复合纳米材料的制备和表征

采用溶胶-凝胶法,以钛酸四丁酯为前驱体,分别制备了二氧化钛/碳纳米管(TjO,2,/CNT)复合纳米膜电极和TiO,2,/CNT复合纳米粉体材料,利用UV-Vis,EIS等方法对复合纳米膜电极进行了表征,利用SEM对TiO,2,/CNT复合纳米粉体材料进行了观察,并测定了该材料对甲基橙光降解的催化活性.结果表明,复合TiO,2,/CNT纳米材料比单独TiO,2,纳米材料具有更高的化学活性.     

显色基质法定量测定质粒DNA中的细菌内毒素

探讨使用显色基质法定量测定质粒DNA中细菌内毒素含量的可行性。结果表明,质粒DNA溶液经2倍稀释,对内毒素检测不存在干扰作用,用显色基质法可以定量测定质粒DNA中内毒素含量。显色基质法与家兔热源法比较,有敏捷、快速、定量、稳定可行的优点,其测定结果同家兔热源法结果一致。     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

BOPPPS在“大学英语”混合教学模式中的创新应用

“大学英语”教学应积极构建混合教学模式,有效设计和组织参与式学习活动,增强教师、学生、同伴之间的沟通交流,对学生学习效果及时进行有效测评,在共同学习中强化英语语言技能,实现英语学习的高阶目标。     

各种对称性下挠曲电系数的Kronecker张量积表示

Kronecker张量积在描述材料系数的对称性方面具有重要作用.通过首次构建符合挠曲电系数对称性的正交旋转张量4次Kronecker幂,推导了7大晶系、32类晶体点群及各向同性下挠曲电系数的矩阵结构表示,这些结果包含了独立的挠曲电系数个数及其具体的分量形式.通过与前人的工作对比,验证了本文结果的正确性.     

利用证据神经网络的多分类器系统构造

为了充分利用数据信息进而提高分类正确率,提出一种证据神经网络的分类器,并据此构造了多分类器系统。首先将训练数据中的含混数据视为新类别——混合类,将原始的训练数据重组成含有混合类的训练数据,然后使用证据神经网络分类器系统用重组后含混合类的训练数据进行训练,对分类输出进行证据建模,并使用多种不同的证据组合规则实现多分类器融合。采用人工数据集和UCI数据集进行对比实验,结果表明:与其他采用神经网络的多分类器系统相比,采用证据神经网络的多分类器系统能有效提高分类正确率;在数据集Magic 04和Waveform2上,采用提出的多分类器系统比采用投票法的神经网络多分类器系统的分类正确率分别提高了6%和10%左右。     

超密集部署下绿色能源感知的用户关联算法

为了降低网络能耗,实现5G绿色蜂窝网络,考虑电力能源和绿色能源同时供电的混合能源供应的超密集异构网络模型.为了更准确地模拟密集部署下基站与用户之间的信道衰落,采用5G中的双斜率路径损耗模型对大尺度信道衰落进行建模,并在此模型下提出一种改进的基于绿色能源感知的自适应用户关联算法.该算法为基站设置优先级和权重因子,用户根据基站的优先级和权重因子自适应地调整自身的关联策略,并结合资源分配完成用户关联过程.仿真结果验证了所提算法在能耗和能效方面的优越性.