甘肃小檗属植物分类检索表

经查阅有关小檗属分类的文献及标本,结合多年野外调查采集的资料,初步整理出甘肃小檗属植物41种4变种,并以检索表的形式对其进行了分组和分种鉴定,同时记载了种的分布。     

用密闭小室测定建材VOC散发特性

建筑材料散发的有机挥发物(VOC)能影响室内空气品质,为研究建材VOC的散发情况,提出了一种测量建材VOC散发特性(初始VOC平均浓度、分离系数)和对流传质系数的方法.选取了几种常见建材(复合地板、大芯板、地板砖和地毯)的甲醛散发作为测试对象,在密闭不锈钢小室内测量建材的甲醛散发曲线,用穿孔萃取仪测量建材内甲醛的平均浓度,通过拟合测量结果可以得出建材的散发参数.测试方法和测量结果为建材的筛选和VOC散发性能评价提供了参考依据.     

叶片式气液分离内件数值模拟及对比分析

气液分离广泛采用叶片式分离元件,叶片形式、叶片间距、叶片高度、液滴粒径、液滴含量和主体流速等因素均影响元件的分离性能。采用计算流体动力学(CFD)模拟软件ANSYS FLUENT对3种叶片式气液分离元件(NH-TP、NC-TP和TP叶片)进行数值模拟及对比分析,得到各因素对分离效率及压降的影响,并对叶片的工况适应性进行了分析。结果表明：NH-TP的间距应大于20 mm,否则容易导致压差过大,而NC-TP和TP间距可取10 mm;液滴粒径大于20μm时在各种速度下均可获得较高分离效率,而小液滴仅在理想重力分离和理想惯性分离工况下较高;惯性分离速度下的分离效率与叶片高度无关,主体分离速度低时分离效率随着板高增加而降低;不同形式叶片的最差工况速度不同,但NH-TP在最差工况下仍能保持较高分离效率,对工况的适应能力最好,开槽的NC-TP次之,TP叶片适应能力最差。     

气相色谱原理与色谱理论

气相色谱法是近年来发展起来的新型、高效、选择性好、灵敏度高、操作简单的分离分析技术。本从线性色谱理论讨论了气相分析原理。     

钢管订购和运输问题的线性规划模型

本文运用线性规划理论建立了钢管订购和运输计划问题的数学模型。在求解时分别利用了图论中求最短路长的算法、整数规划中的 0— 1规划的解法及运输问题的表上作业法 ,利用计算机求得最优方案 :即最小总费用为 1 2 741 44 .4万元。     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

漆树营养液对漆树生长及生漆质量的影响

以提高生漆的质量为目标,用专门配制的含磷、钾、硼、铜、镁等矿质元素和生长调节物质的"漆树营养液"对毛坝漆树进行喷施处理,观察漆树的生长情况并检测生漆质量.试验结果表明:①处理组较对照组漆树生长茂盛,树皮增厚,漆树落叶时间延长半个月左右,且无毒副作用;②处理组较对照组漆树所产生漆的漆酚、漆酶、树胶质等主要化学成分的含量增加;③处理组较对照组漆树所产生漆的感官检验指标明显改善;④处理组较对照组漆树所产生漆的表干时间缩短.其机理是施用"漆树营养液"后漆树的营养条件改善了,生漆的代谢合成能力增强了.施用"漆树营养液"可促进漆树生长并提高生漆质量.     

Bi2WO6-Cu2S复合材料的制备及其有机物降解应用

针对传统光催化剂可见光利用率低下以及体相/界面光生电子-空穴复合严重难题,利用水热法制备二维结构的Bi₂WO₆纳米片,为进一步改善光吸收,基于能级匹配原则,通过水热法在二维Bi₂WO₆纳米片表面原位生长Cu₂S构建Bi₂WO₆-Cu₂S异质结,基于二维Bi₂WO₆纳米片优良的压电性能以及Bi₂WO₆-Cu₂S异质结良好的光吸收及载流子传输性能,构建光-电-压电三种效应协同催化体系,探索最优降解实验条件,并成功用于水中罗丹明B的降解中。结果表明在光-电-压电效应协同作用下,设计的Bi₂WO₆-Cu₂S对罗丹明B的降解率在40 min内达到87%,为利用光电催化和压电催化的协同作用设计独特的异质结结构开辟了一条新途径。     

煤矿事故中人因可靠性的应用及其改进

为更加全面地认识人为失误在安全生产中的影响,弥补人因可靠性分析技术在煤矿安全生产中应用的不足和缺陷,通过对现有技术的深入研究和缺点分析,采用理论研究、现场调查、数据统计和系统模拟等技术和手段,对原有HRA技术进行局部的改进并创新,制出人为失误表,分析人在集体作业中的可靠度,并将模拟数据进行修正,研究结果使人因可靠性分析技术的数据准确可靠,整体上提高了数据的科学性和实用性,有助于在煤矿安全生产中人为事故的有效控制.     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.