综放采空区抽放条件下自燃"三带"分布规律研究

根据大型煤自然发火实验台测得的淮南潘一矿煤样自燃特性参数和2322（3）工作面现场观测数据,得出潘一矿2322（3）综放采空区抽放条件下氧浓度和漏风强度分布规律。通过分析当瓦斯抽放管道进入采空区10m,20m,30m,40m时,采空区内氧浓度和漏风强度动态变化规律,可判断出综放采空区抽放条件下自燃“三带”动态变化趋势,为高瓦斯矿井采空区早期自然发火预测及火灾治理提供依据。     

能源草沼气发酵应用潜力及应用前景

为探索能源草沼气发酵应用前景,利用自行设计的试验装置开展了京郊地区柳枝稷、荻、芦竹的沼气发酵试验,对其应用潜力开展了量化分析.3种能源草的有效沼气发酵过程持续30d,沼气产量集中在前10天内,分别占单位质量原料沼气产量的84.45%、84.81%、85.02%.3种能源草中,柳枝稷沼气发酵启动较快,基本完成沼气发酵过程所需时间较短,为18d;芦竹的单位质量原料沼气产量、单位面积沼气产量、单位面积沼气发电量较高,分别为188.67m3/t、5868.95m3/hm2、9390.33kWh/hm2,柳枝稷次之,荻再次之;荻的大气净化价值较大;每发酵生产1000m3沼气所需种植的柳枝稷、荻、芦竹在1个生长季中可以固定大气CO29135.34kg、12857.14kg、8586.57kg.柳枝稷、荻、芦竹3种能源草可以用作并丰富沼气发酵原料种类.     

一个基于状态树的(t, n)秘密共享方案

在简述已有(t,n)秘密共享方案的基础上,提出了一个直观、简洁有效的基于状态树的(t, n)秘密共享方案,包括设计考虑、算法描述、算法实例,并对该方案进行了分析。分析表明,该方案秘密分割算法具有多项式复杂度,秘密重建算法具有线性复杂度,满足门限机密性和门限可用性。     

一种三维建筑单管路自动布局方法设计

目的研究单管路自动布局在建筑环境中的应用,为减少管路设计时间,提高建筑管道设计质量.方法在三维空间管道正交敷设的前提下,提出一种基于概率选择的初始路径生成方法,改善的初始管道路径生成的质量,并设计面向管道布局的粒子群算法,进行全局路径优化,从而给出一种自动管道布局方法.结果该管道自动布局方法,能够成功避开障碍物,达到管道合理自动布局.在初始路径生成方法研究方面,通过与基于中间点法的管道初始路径生成方法对比分析可知,基于概率选择的初始路径生成方法与全局优化算法配合能够取得管道长度更短、弯头数量更少、布局时间更快的优化效果.结论在不影响建筑内环境的情况下,基于中间点法的管道初始路径生成方法的进行管道自动布局规划可行,基于概率选择的初始路径生成方法能够使管道自动布局做到美观、合理、经济、安全.     

基于图演化事件的主机群异常检测模型

针对网络环境中出现的以服务为聚合的通信行为和以分布式攻击为典型的新型协同攻击模式,提出了基于图演化事件的主机群异常检测模型。分析了行为主体潜在的社会化关系、聚集成簇的主机群及其群体行为的动态特性,该模型具有无参数、数据量级可扩展的特点。定义并提出了图动态演化事件及检测算法,实现异常主机群检测。本模型在Spark上实现和部署,还从实际计算机和网络环境提取数据进行分析和验证。实验结果表明,该模型能够有效刻画群体行为,揭露重要的图演化事件,准确定位异常发生的主机群,其群成员主机的检测率达到95.09%。     

基于改进LMS自适应滤波的局部放电噪声抑制方法

为了解决局部放电测量现场中信号淹没在周期性窄带干扰中的问题,文中提出一种应用于变压器局部放电在线监测系统的改进变步长最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波算法,通过构造一个新型滤波函数结合实际情况中AD芯片量程自适应调整步长,解决了传统LMS算法需要阶数和步长匹配、收敛性差、容易发散的缺点.通...     

浅谈高职高专英语交际教学法

如今,高职高专院校规模发展迅速,但是高职院校的英语教学和学习还存在许多问题,如学生学习英语的兴趣不足,效果不佳;教师的教学方法陈旧无法激励引导学生学习英语等问题。那么本文的目的就是想探讨交际教学法是否能够改善优化高职类院校的英语教学和学生学习效果。     

噻唑烷-4-羧酸苄酯的合成

以L-半胱氨酸为原料,对甲苯磺酸为催化剂,合成L-半胱氨酸苄酯对甲苯磺酸盐,得到L-半胱氨酸苄酯对甲苯磺酸盐合成的较佳条件是：L-半胱氨酸、对甲苯磺酸、苯甲醇的物质的量比为1：1．1：3．7,50mL苯,在此条件下L-半胱氨酸苄酯对甲苯磺酸盐的产率是86．5％。然后用L-半胱氨酸苄酯对甲苯磺酸盐和醛类反应生成相应的噻唑烷-4-羧酸苄酯,产率为72．3％,化合物的结构经^1H NMR,IR,元素分析得以确证,该化合物为新型ACEI的设计与合成提供一种重要的中间体。     

基于ChineseBert的中文拼写纠错方法

中文拼写错误主要集中在拼音相似和字形相似两个方面，而通用的预训练语言模型只考虑文本的语义信息，忽略了中文的拼音和字形特征.最新的中文拼写纠错（Chinese Spelling Correction,CSC）方法在预训练模型的基础上利用额外的网络来融入拼音和字形特征，但和直接微调预训练模型相比，改进的模型没有显著提高模型的性能，因为由小规模拼写任务语料训练的拼音和字形特征，和预训练模型获取的丰富语义特征相比，存在严重的信息不对等现象.将多模态预训练语言模型ChineseBert应用到CSC问题上，由于ChineseBert已将拼音和字形信息放到预训练模型构建阶段，基于ChineseBert的CSC方法不仅无须构建额外的网络，还解决了信息不对等的问题.由于基于预训练模型的CSC方法普遍不能很好地处理连续错误的问题，进一步提出SepSpell方法 .首先利用探测网络检测可能错误的字符，再对可能错误的字符保留拼音特征和字形特征，掩码对应的语义信息进行预测，这样能降低预测过程中错误字符带来的干扰，更好地处理连续错误问题.在三个官方评测数据集上进行评估，提出的两个方法都取得了非常不错的结果 .     

基于采购频度的原材料字典查询优化设计方法

以某冶炼制造企业原材料管理系统为实例,结合实际工程项目中原材料采购与生产消耗情况,提出一种原材料软分类方法.该方法以意大利经济统计学家Vilfredo Pareto提出的ABC分类法为主要规则,关联性为参考规则,与原有分类方法结合并用.详细描述了该方法的算法设计和程序实现,并对其在实际运行系统中的实施效率进行了分析.效率的明显提高,证明了该分类方法的合理性.