检索结果-南通市图书馆

美术文献 2023年第11期 154-154页

作者：罗文龙天津师范大学美术与设计学院

关键词：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

田晶刘煜婷罗文龙作品

美术教育研究 2022年第22期 183-183页

作者：田晶刘煜婷罗文龙天津师范大学美术与设计学院

王近阳、刘煜婷、田怡琳、罗文龙、谭璐、金慧津作品

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

美与时代（美学）（下） 2022年第12期 F0003-F0003页

作者：王近阳刘煜婷田怡琳罗文龙谭璐金慧津天津师范大学美术与设计学院

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

移动终端开发平台中的字体处理

计算机工程 2006年第8期32卷 275-277页

作者：罗文龙王劲林陈晓中国科学院声学研究所北京100080

如今移动终端的开发都是基于平台的,为了加速开发的速度,不同的芯片供应商都为手机设计厂家提供了各自的开发平台。该文总结了基于平台的手机开发过程中字体处理所共有的特点和流程。通过从开发平台提供的接口函数,来分析移动终端字体... 详细信息

如今移动终端的开发都是基于平台的,为了加速开发的速度,不同的芯片供应商都为手机设计厂家提供了各自的开发平台。该文总结了基于平台的手机开发过程中字体处理所共有的特点和流程。通过从开发平台提供的接口函数,来分析移动终端字体处理的通用步骤和处理方法。所涉及的处理流程在不同的开发平台上有共通性,具有很强的实用价值,方便开发人员对移动终端的字符处理有清晰的理解。

关键词：移动终端平台开发宁体处理编码

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

PVC柔性母排料生产与母排挤出工艺研究

PVC柔性母排料生产与母排挤出工艺研究

作者：罗文龙北京化工大学

学位级别：硕士

柔性母排作为低压配电系统中的附件产品,导体由多层防电晕薄铜片组成,表面绝缘材料由聚氯乙烯构成。柔性母排可弯折性强,延伸率高,安装方便、灵活、迅速,能够有效替代电缆、母排。柔性母排制备工艺复杂,并且表面绝缘材材料力学性能、阻... 详细信息

柔性母排作为低压配电系统中的附件产品,导体由多层防电晕薄铜片组成,表面绝缘材料由聚氯乙烯构成。柔性母排可弯折性强,延伸率高,安装方便、灵活、迅速,能够有效替代电缆、母排。柔性母排制备工艺复杂,并且表面绝缘材材料力学性能、阻燃性能等性能要求较高。本文以高聚合度聚氯乙烯树脂为基体树脂,对柔性母排的配方、挤出模具、工艺路线进行了研究。主要工作如下：1、在柔性母排基体材料选择中,研究了高聚合度聚氯乙烯树脂与普通聚氯乙烯树脂在玻璃化转变温度、力学性能、耐老化能力、热失重、塑化性能等方面的不同,确定以高聚合度聚氯乙烯树脂作为基体材料。2、在柔性母排具体配方中,研究了增塑剂对苯二酸二辛酯、偏苯三酸三辛酯对高聚合度聚氯乙烯树脂硬度、拉伸强度、断裂伸长率、热老化性能、转矩流变性能的影响,并利用热力学方程对对苯二酸二辛酯和偏苯三酸三辛酯的增塑效果进行了理论分析;研究了陶土和碳酸钙对高聚合度聚氯乙烯树脂绝缘性能的影响,通过扫描电子显微镜(SEM)观察偶联剂KH-560和WD-20对陶土处理效果的不同;研究了稳定剂对高聚合度聚氯乙烯树脂耐热分解的影响和阻燃剂对高聚合度聚氯乙烯阻燃效果的影响。考虑性能和成本方面因素,确定最佳配方为：对苯二酸二辛酯27phr,偏苯三酸三辛酯18phr,陶土5phr,偶联剂KH-5601phr,硫醇甲基锡1phr,硼酸锌3phr、三氧化二锑1.5phr。3、在柔性母排挤出模具设计中,通过流变学分析流体在圆形管道中的温度、压力分布,研究了模具压缩比、压缩角度、流道长度、模具断面对柔性母排挤出工艺的影响,并研究了螺杆压缩比、挤出温度、铜带牵引方式和速度对柔性母排挤出工艺的影响。确定模具的压缩比为3,压缩角度为300,挤出模具断面为锯齿形的挤出模具,螺杆的压缩比为3：1,单螺杆挤出机各区挤出温度为90℃、140℃、170℃、180℃、180℃、160℃,铜带前进方式为牵引式,牵引速度速度为2m/min。

关键词：柔性母排高聚合度聚氯乙烯耐老化性能模具设计挤出工艺

绿色信贷政策对制造业绿色技术创新的影响研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

绿色信贷政策对制造业绿色技术创新的影响研究

作者：罗文龙湘潭大学

学位级别：硕士

基于注意力机制的中文医学文本关系抽取算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力机制的中文医学文本关系抽取算法研究

作者：罗文龙广东工业大学

学位级别：硕士

随着医学信息化程度不断增加,产生了大量的医学文本数据,通过信息挖掘与分析,从非结构化的数据中抽取三元组成为重要的研究方向。传统的中文医学文本的实体关系抽取方法存在词组分割歧义、信息缺失和关系重叠等问题,本文通过词组信息嵌... 详细信息

随着医学信息化程度不断增加,产生了大量的医学文本数据,通过信息挖掘与分析,从非结构化的数据中抽取三元组成为重要的研究方向。传统的中文医学文本的实体关系抽取方法存在词组分割歧义、信息缺失和关系重叠等问题,本文通过词组信息嵌入和指针标注框架,融合自注意力机制,提出一个融合词汇增强的基于注意力机制的指针标注模型,以此来解决中文医学文本关系抽取中存在的问题,提升关系抽取的性能。本文的主要研究内容如下:在嵌入阶段使用词向量的固态表征,无法解决一词多义的问题,也无法理解复杂语境。所以本文提出的算法模型在字符级嵌入的基础之上,再利用预训练语言模型,来对医学文本进行进一步的编码,获取医学文本上下文相关的语义信息,更好地表征医学关系。而BERT使用双向的Transformer Encoder,可以有效的捕捉词语和句子级别的表征,因此本文在编码层采用了BERT。对于中文医学文本,传统机械式的词组分割容易产生歧义,导致实体抽取不准确,为了更好地引入词组信息,辨识医学实体边界,本文提出的模型算法采用了Flat-Lattice结构,可以在中文文本字符级嵌入的基础上,融入词组信息,解决词组信息缺失的问题。Flat-Lattice结构可以获取到中文医学文本中的词组,对每个字符和词组都添加相应的位置索引,然后通过相对位置编码,将位置信息进行交互计算,嵌入词组信息。除此之外,在编码层还可与BERT进行协作,利用预训练模型的长距离表征能力,进一步融合中文医学文本中的信息,从而解决中文文本关系抽取词组信息缺失的问题。传统的三元组抽取方式先抽取出实体对,然后根据实体对分配对应的关系,但这种方式难以有效应对EPO和SEO的关系重叠问题,本文通过使用基于注意力机制的指针标注框架,将关系作为subject到object的映射函数,而不是将关系视为实体对上的离散标签。先通过头尾标注,判断对应的字符是否是实体起始或者结束字符,以此得出所有可能的subject。然后对于可能的subject,提取其特征并于编码层的特征进行叠加,再利用自注意力机制长距离信息的捕捉能力,以标注subject一样的方式,标注出特定关系下对应的object。这样方式下,可以判断出以一个实体和关系为基础,其对应的所有可能的匹配实体,从而解决关系重叠的问题。本文算法在中文医学数据集CMe IE(Chinese Medical Information Extraction)进行关系抽取实验验证。通过与基准模型进行对比,得出的实验结果表明,本文提出的算法模型能够有效地解决中文医学文本关系中存在的词组信息缺失和关系重叠问题,准确率、召回率和F1值分别达到了63.40%、63.45%和63.42%,均高于基准模型,并在消融实验中也分析了各个模块的增益,进一步通过关系重叠实验验证了模型对于解决关系重叠问题的能力,验证了本文提出模型的有效性。

关键词：关系抽取注意力机制指针标注词汇增强

不对称席夫碱铝及脲/醇盐配合物的合成及外消旋丙交酯立体选择性开环聚合

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

不对称席夫碱铝及脲/醇盐配合物的合成及外消旋丙交酯立体选择性...

作者：罗文龙青岛科技大学

学位级别：硕士

聚丙交酯(PLA)作为一种生物可降解聚酯材料,在生物医用、食品包装、农业生产等领域有着广泛的应用前景。目前分子量高,分子量分布窄的聚丙交酯主要通过金属有机催化剂开环聚合制备,但存在金属残留,聚合速率慢等问题,并且能够实现丙交酯... 详细信息

聚丙交酯(PLA)作为一种生物可降解聚酯材料,在生物医用、食品包装、农业生产等领域有着广泛的应用前景。目前分子量高,分子量分布窄的聚丙交酯主要通过金属有机催化剂开环聚合制备,但存在金属残留,聚合速率慢等问题,并且能够实现丙交酯立体选择性开环聚合的催化剂很少,因此开发同时兼具高效性、可控性、低毒性、高立体选择性的催化剂具有重要意义。本文设计合成了不对称席夫碱铝及脲/醇盐配合物两种催化剂,并对外消旋丙交酯的立体选择性开环聚合作了系统研究,主要内容如下:1.第一部分工作以邻苯二胺和不同取代基的水杨醛为原料,成功合成了不对称席夫碱铝配合物:LAlMe,L=(3,5-Bu-1-OH-CH)CH=N-CH-N=CH(3-Ph-1-OH-CH)(LH),以及作为对比的对称席夫碱铝配合物:LAlMe,L=(3,5-Bu-1-OH-CH)CH=N-CH-N=CH(3,5-Bu-1-OH-CH)(LH及LAlMe,L=(3-Ph-1-OH-CH)CH=N-CH-N=CH(3-Ph-1-OH-CH)(LH)。通过甲烷消去反应,上述三种甲基铝配合物与苄醇反应合成了相应的苄氧基铝配合物:LAlOBn、LAlOBn、LAlOBn。当配体:LH与异丙醇反应得到单金属铝配合物(LAlOPr)的同时,发现产生了两种桥联二聚体结构的配合物(μ-O-(cis-LAlOPr)、μ-O-(trans-LAlOPr)),上述配合物通过H NMR、C NMR、元素分析、单晶X-ray衍射等手段对其结构进行了表征,并对外消旋丙交酯的开环聚合进行了初步探索,发现酚氧基邻位空间位阻越大,聚合速率变慢,但立体选择性越高。2.第二部分工作以脲/醇盐为催化体系,研究了有机催化剂催化丙交酯立体选择性开环聚合。我们成功合成了一系列不同结构的脲,与不同的醇盐配合组成基于氢键的二元协同催化体系,通过对外消旋丙交酯的立体选择性开环聚合研究发现,这一催化体系可以同时实现聚合反应的高效性(1-2分钟转化率即可达90%以上),可控性(分子量分布窄,聚合物端基可控,扩链反应),高立体选择性(P值可达到0.93)。

关键词：不对称席夫碱铝配合物脲/醇盐配合物立体选择性开环聚合

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

用于撬装式LNG的引射器研究与实验

用于撬装式LNG的引射器研究与实验

作者：罗文龙西安石油大学

学位级别：硕士

在一些小产量气田、废气井、偏远气田,铺设管道来收集这些天然气明显不经济,而液化天然气(Liquefied Natural Gas,简称LNG)的体积约为同量气态天然气体积的1/625,撬装式液化天然气设备在这种背景下应运而生。目前运行的小型橇装LNG装置... 详细信息

在一些小产量气田、废气井、偏远气田,铺设管道来收集这些天然气明显不经济,而液化天然气(Liquefied Natural Gas,简称LNG)的体积约为同量气态天然气体积的1/625,撬装式液化天然气设备在这种背景下应运而生。目前运行的小型橇装LNG装置采用的工艺主要有级联式液化工艺、混合冷剂循环制冷(MRC)工艺、N2膨胀制冷工艺和高压引射制冷工艺4种液化工艺。高压引射制冷工艺具有流程简单、操作弹性大、原料气适应性强等优点,故广泛用于收集上述地方气体。在本文的引射工艺中,原料天然气经过两级换热器、一级制冷机、然后经过两级引射器被液化。引射器作为关键的制冷零部件,其性能的好坏直接影响整个工艺系统的效率的高低,本文将其进行重点研究。首先,本文以索科洛夫的一维设计理论为基础,选择空气作为工作介质进行设计计算,得出了引射器的结构尺寸。然后,以fluent软件作为平台,对引射器的内部流场进行了数值模拟,得到了引射器内部的温度分布情况。同时,改变引射器的结构参数(混合室直径,工作喷嘴出口到混合室入口的距离,工作喷嘴出口直径,混合室等截面段的长度),继续对其温度场进行数值模拟,得到了各参数对喷射器性能的影响规律,优化了引射器的结构。将仿真优化的引射器进行加工、制造,用于实验,并与俄罗斯深冷机械制造股份公司制造的引射器进行实验对比。对比结果发现:(1)在实验时间内,俄罗斯深冷机械制造股份公司引射器的温度变化大,但是没有本文设计的引射器的温度梯度下降得快。(2)随着时间的推进,本文设计的引射器的温度梯度有下降越来越大、温差变化也会越来越大,引射器效果也更好的趋势。

关键词：引射器 LNG 数值仿真实验温度梯度

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

融合社交网络特征的增量推荐方法研究与实现

融合社交网络特征的增量推荐方法研究与实现

作者：罗文龙西安电子科技大学

学位级别：硕士

伴随着互联网的蓬勃发展,我们早已处于“信息过载”时代,从海量数据中快速获取有效信息变得愈发重要。因此,推荐系统作为解决“信息过载”难题的有效方式,具有重要的研究意义。随着深度学习技术在推荐系统中的广泛应用,以及学者们逐渐... 详细信息

伴随着互联网的蓬勃发展,我们早已处于“信息过载”时代,从海量数据中快速获取有效信息变得愈发重要。因此,推荐系统作为解决“信息过载”难题的有效方式,具有重要的研究意义。随着深度学习技术在推荐系统中的广泛应用,以及学者们逐渐开始将社交信息作为推荐系统输入特征之一,在一定程度上解决了传统推荐方法的泛化能力弱和数据稀疏问题。但二者还存在一些局限性,一方面,现有的基于社交特征的推荐方法大多通过挖掘用户的历史社交行为来为不同用户之间的影响值赋予固定的权重,却忽略了用户之间的影响值在用户与不同项目的交互过程中会发生变化。另一方面,现有的深度学习推荐模型大多是基于离线模式构建的,这种模型无法在连续学习新任务的同时保存大部分以前已经学习到的知识,即不具备增量学习的能力。针对上述问题,本文首先在深度神经网络中引入了协同注意力机制充分学习用户社交特征,保障推荐结果的准确性。其次,将生成对抗网络与改进后的弹性权重巩固算法相结合,提升推荐模型在学习连续任务时的性能。本文主要工作如下:(1)针对现有社交推荐方法未考虑到的用户间影响值在用户与不同项目交互过程中会发生变化的问题,设计了一种融合社交网络特征和协同注意力机制的推荐方法。首先,利用Deep Walk技术学习隐藏在社交网络中的用户社交特征高维表示并作为一种新的特征输入推荐模型;其次,设计了基于协同注意力机制的深度神经网络推荐模型(co-Attention Deep Neural Network Recommendation Model,c A-DNRM),其中的协同注意力模块能够处理多个输入序列并协同学习不同输入序列之间的内在关系,创新性地实现了动态学习不同项目中用户与朋友间的影响权重;最后,在Douban和Epinions数据集上的实验结果表明,与传统社交推荐方法以及基于深度学习的推荐方法相比,HR和NDCG指标均有提升,说明c A-DNRM模型能够更加充分地利用社交网络信息,有效提高了推荐结果的准确性。(2)为了使得推荐模型具备增量学习能力,设计了基于生成对抗网络和改进弹性权重的增量学习方法。首先,利用基于生成对抗网络的回放生成框架模拟符合真实特征分布的旧任务数据,在为后续增量学习算法提供回放数据支持的同时,解决了传统方法需要存储旧任务样本导致内存空间较大的问题;其次,针对传统正则化增量学习方法在神经网络模型长期学习时共享参数子空间的交集越来越小,参数约束误差积累较大的问题,设计了基于参数剪枝的重叠子空间扩展策略对弹性权重巩固算法进行了改进,依据参数对于当前任务的重要程度决定是否剪枝从而扩展共享参数重叠子空间;最后,在split MNIST和permuted MNIST数据集上的实验结果表明,本文方法增强了推荐模型的增量学习能力,且ACC指标优于基线方法。

关键词：推荐系统深度学习增量学习生成对抗网络注意力机制