旋转床内填料表面传质特性的研究

在旋转床(RPB)中,用氮气-系统,通过氧解吸过程对两种不同形状填料的传质过程进行实验研究,实测体积传质系数与转子转速、液体流率及气体流率的关系,进而揭示出旋转床内两种填料的传质特性。对这两种不同形状的填料表面传质特性进行比较,找出传质效果较好的填料。文中还进一步对填料比表面积对体积传质系数的影响进行了探讨,证实了液体在转子填料层中的连续微粒化所得到的大量液滴表面是旋转床传质强化的重要因素。基于对旋转床传质的实验结果,提出了平均体积传质系数的回归关系式。     

基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测

语音端点检测(voice activity detection,VAD)是在连续语音信号中,将语音和非语言片段分离的技术。VAD在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统VAD算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好的性能,但在实际情况中,未知噪声的影响通常会使系统性能下降显著,在差异化噪声下的VAD是端点检测的研究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上,提出了一种基于深度神经网络的语音端点检测方法,同时结合维特比算法,与基于贝叶斯信息准则(bayesian information criterion, BIC)的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM) 语音端点检测系统进行对比,在大词汇连续语音识别系统中的实验结果表明,将深度神经网络结合维特比算法,应用于语音端点检测,在复杂噪声环境下取得了更好的效果,适应性更强。     

喷雾干燥法制备泼尼松龙微粉

对不同的泼尼松龙体系（包括溶液和混悬液）的喷雾干燥过程进行了考察。实验研究发现：直接喷雾干燥泼尼松龙溶液能够得到平均粒径为1.07μm且粒度分布窄的球形微粉；喷雾干燥羟丙基甲基纤维素（HPMC）溶液能够得到粒径在4?μm左右的囊状颗粒。当喷雾干燥混悬液时，在较低的进口温度下，喷雾干燥只能作为一种干燥手段来干燥混悬液中原有的颗粒，不能改变原有颗粒的形貌；在较高的进口温度下，喷雾干燥可以成为制备粒径在1～5μm的泼尼松龙和HPMC包合物的有效手段。另采用SEM对不同喷雾干燥条件下得到的样品进行分析与表征，对其形成过程进行研究，并对得到的产品在药物速释、控释方面的应用前景进行了探讨。     

超细活性氧化铝的制备及表征Ⅰ前驱体拟薄水铝石的制备及其形态对活性氧化铝形态的影响

在强烈搅拌的条件下,用化学沉淀法制备了纳米级的拟薄水铝石,然后在适当的条件下煅烧得到超细活性氧化铝,讨论了沉淀反应中溶液浓度、气体流量、反应终点pH值对前驱体晶型的影响,以及前驱体的晶体形态对氧化铝形态的影响.用XRD、TEM及BET对产品进行了表征,表明本方法可得到粒径小、而且比表面积比较大的活性氧化铝.     

基于DSA的数字签名技术

数字签名是保证电子商务安全性的关键技术之一 ，它在保证数据的完整性、私有性、不可抵赖性方面起着极其重要的作用。探讨了基于DSA （Digital Signature Algorithm)的数字签名技术，包括DSA的产生与验证过程及算法的应用，改进与发展。     

超重力碳分制备拟薄水铝石的中试研究

对利用超重力法制备纳米级拟薄水铝石进行了系统的中试研究，研究表明：小试提供的工艺路线是可行的，给出的生产条件基本正确。提出了中试生产纳米级拟薄水铝石的最佳条件：偏铝酸钠溶液浓度1mol/L，气液体积比为2，反应终点pH＝10.5，反应温度(20±2)℃。     

SVG技术综述

静止无功发生器SVG适于实时补偿冲击性负荷的无功冲击电流和谐波电流。IGBT、GTO等电力电子元件的开发，使大功率、高电压的变流器的应用可靠性有了显著提高，从而SVG得到广泛应用。本文介绍了SVG的基本原理、应用现状及前景。     

基于注意力LSTM和多任务学习的远场语音识别

由于背景噪声、混响以及人声干扰等因素,远场语音识别任务一直充满挑战性。该文针对远场语音识别任务,提出基于注意力机制和多任务学习框架的长短时记忆递归神经网络(long short-term memory,LSTM)声学模型。模型中嵌入的注意力机制使其自动学习调整对扩展上下文特征输入的关注度,显著提升了模型对远场语音的建模能力。为进一步提高模型的鲁棒性,引入多任务学习框架,使其联合预测声学状态和干净特征。AMI数据集上的实验结果表明:与基线模型相比,引入注意力机制和多任务学习框架的LSTM模型获得了1.5%的绝对词错误率下降。