蔗糖和乙醇在脂肪酸蔗糖甘油酯微乳液生成中的协同效应

蔗糖和乙醇在蔗糖甘油酯微乳液生成中有利于O/W型微乳液的生成 ,并使W /O型微乳区域面积变小 .在表面活性剂质量分数低时 ,要加溶更多的菜籽油则需要更多的蔗糖 ;而表面活性剂质量分数高时 ,少量的蔗糖就能加溶更多的油     

Effect of Filament Pre-tension on Sirofil Yarn Properties

The mechanism of filament pre-tension is put forward. The effect of filament pre-tension on Sirofil composite yam properties, such as hairiness and structural stability, are theoretically and experimentally studied. The theoretical analysis agrees well with the experimental results. The present theory shows that suitable choice of filament pre-tension can enormously reduce hairiness and improve structural stability of Sirofil composite yarn.     

关于弱内射模几个性质的研究

弱内射模是同调代数研究的重要模类,利用整环上R-模的W1-覆盖探讨了弱内射模的一些性质.     

多值算子与拟预解

设Ｘ为Ｂａｎａｃｈ空间,Ω为复数域的开子集．文中给出了Ω上的拟预解Ｒ（·）（Ｂ（Ｘ））可由Ｘ上的一个多值线性算子Ａ定义的条件：ｘ∈Ｘ,存在｛λｎ｝Ω,使Ｗ－ｌｉｍｎ→∞Ｒ（λｎ）ｘ＝０;并证明了谱关系：复数λ∈σ（Ａ）当且仅当（μ－λ）－１∈σ（Ｒ（μ;Ａ））（λ≠μ）对多值算子及由其定义的拟预解也成立．     

Banach空间中含H-增生算子的广义集值拟变分包含的迭代算法

引入和研究了Banach空间中含H-增生算子的广义集值拟变分包含.利用H-增生算子生成的预解算子,给出了一类广义集值拟变分包含的迭代算法,并证明了该迭代算法的强收敛性.文中所得到的结果改进和推广了文献[7-10]中的相关结果.     

单分散纳米碳酸钙的制备和表征

采用微乳液法,利用Ca(NO₃)₂和Na₂CO₃在微乳液界面处发生反应,制备得到了分散性良好,尺寸大小为10nm左右的纳米碳酸钙。实验发现,油酸含量对碳酸钙分散性有重要影响,当油酸含量是碳酸钙质量的2.5%时,所制备的颗粒分散性良好。XRD检测结果表明,所得碳酸钙产品主要包含球霰石和方解石两种晶型;热重（TG）和差热（DSC）分析表明：包覆在纳米碳酸钙表面的改性剂质量分数与加入的油酸的量相吻合,这证明了油酸基本包覆在了碳酸钙粒子表面,从而改善了碳酸钙的分散性。     

基于波峰因子衰减与数字预失真的功放线性化技术

研究了峰均比抑制技术和数字预失真的联合设计及加入峰均比抑制技术后的增益控制问题,并给出了相应的峰值限幅算法和自适应的预失真算法,提出了平均功率调整和增益控制的结构和实现方法.仿真结果表明联合设计方案能够很好地补偿功放的非线性和记忆性,而且信号的带内失真得到了明显的改善,带外扩散也得到相应地抑制.     

沸腾颗粒层除尘器内设预荷电装置的初步研究

对沸滕颗粒层除尘器内设预荷电装置,让待净化的尘粒首先荷电（称为预荷电）然后再通过滤层进行分离的净化方式进行了理论分析,分析显示设预荷电装置可改进除尘器的性能,为证实理论分析的正确性及该技术的实用性,还介绍了该技术的试用情况。     

纳米SiO2/聚丙烯酸酯组装杂化乳液的合成及表征

通过乳液聚合法成功合成了纳米SiO2／聚丙烯酸酯杂化乳液。首先将纳米SiO2经过表面官能团化处理，使其表面含有活性官能团，然后经过乳液聚合使丙烯酸酯单体在纳米SiO2表面引发聚合，合成了具有核壳结构的纳米杂化乳液。采用透射电子显微镜(TEM)对乳液的微观结构进行了表征，并对胶膜进行了机械力学性能测试和表面润湿性能测试。结果表明纳米SiO2的表面官能团化处理改善了纳米粒子在乳液中的稳定性，当纳米SiO2质量分数为0．2％时，杂化乳液胶膜的拉伸强度和断裂伸长率同时达到最大值。其表面润湿性与SiO2质量分数有关，SiO2质量分数为0．5％时其杂化乳胶膜的接触角最大，耐水性最好。     

基于XLNet的中文文本情感分析

针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息,最后引入注意力机制,根据特征的重要性赋予特征不同的权重,并进行文本情感极性分析。仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比,验证了模型的准确率和优越性。