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芳香烃与磷化物协同分选低品位铜钼矿

矿业研究与开发 2022年第1期42卷 47-52页

作者：苏拓宇姜效军张琦崔波辽宁科技大学矿业工程学院辽宁鞍山市114051

针对内蒙古某大型低品位铜钼矿存在品位低、嵌布粒度细、铜钼矿石难选、金属量流失严重等问题,提出采用特殊的高沸点芳香烃与含磷化物协同作用提高低品位铜钼矿精矿回收率。利用激光粒度分析、XRD测定了低品位铜钼矿的矿物特点;利用气... 详细信息

针对内蒙古某大型低品位铜钼矿存在品位低、嵌布粒度细、铜钼矿石难选、金属量流失严重等问题,提出采用特殊的高沸点芳香烃与含磷化物协同作用提高低品位铜钼矿精矿回收率。利用激光粒度分析、XRD测定了低品位铜钼矿的矿物特点;利用气质联用技术和IR技术分析捕收剂结构和药剂在硫化矿表面的吸附特征,对原矿铜品位为0.241%、钼品位为0.0362%的低品位铜钼矿进行一粗三精三扫浮选试验,得到混合粗精矿铜品位为17.24%、钼品位为2.44%,铜回收率从88.35%提高到91.57%,钼回收率从75.79%提高到86.28%。试验证明芳香烃与含磷化物的协同作用在黄铁矿存在下对铜钼具有高选择性,为低品位铜钼矿浮选提供了参考。

关键词：低品位铜钼矿混合浮选芳香烃与含磷化物协同效应

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难选菱镁矿分析及组合胺捕收剂的应用

非金属矿 2020年第6期43卷 77-79页

作者：付泳贺姜永良苏拓宇姜效军辽宁科技大学矿业工程学院辽宁鞍山114051

针对我国低品位菱镁矿浮选脱硅脱钙难度大,难选菱镁矿浮选指标较差的现状,利用矿物自动分析系统(AMICS)和X射线荧光(XRF)分析仪,对辽宁某镁选厂低品位菱镁矿进行分析,探索碳酸镁及杂质矿物的组成和嵌布特征。结果表明,石榴石、角闪石、... 详细信息

针对我国低品位菱镁矿浮选脱硅脱钙难度大,难选菱镁矿浮选指标较差的现状,利用矿物自动分析系统(AMICS)和X射线荧光(XRF)分析仪,对辽宁某镁选厂低品位菱镁矿进行分析,探索碳酸镁及杂质矿物的组成和嵌布特征。结果表明,石榴石、角闪石、白云石等杂质矿物嵌布粒度细,碳酸镁和脉石矿物包裹夹杂严重是影响脱硅降钙的主要原因。针对此类难选菱镁矿研制反浮选组合胺捕收剂和正浮选脂肪酸烃类化合物组合捕收剂,对提高精矿收率、降低硅钙杂质效果明显,精矿SiO2质量分数降到0.14%,CaO质量分数为0.62%,MgO品位为47.42%,产率为65.99%。

关键词：难选菱镁矿矿物自动分析系统(AMICS) 组合胺捕收剂,脱硅降钙

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组合阴离子捕收剂对石英的吸附机理研究

金属矿山 2020年第11期49卷 118-123页

作者：姜永良付泳贺姜效军苏拓宇辽宁科技大学矿业工程学院辽宁鞍山114051

针对铁矿石反浮选中含硅化合物浮选分离困难问题,研究组合阴离子捕收剂对石英的吸附机理,为低温浮选提供优质捕收剂。采用接触角测量仪、表面张力仪,红外光谱仪和石英微天平(QCM-D)对乙烯枝杈型表面活性剂+油酸钠组合捕收剂在浮选过程... 详细信息

针对铁矿石反浮选中含硅化合物浮选分离困难问题,研究组合阴离子捕收剂对石英的吸附机理,为低温浮选提供优质捕收剂。采用接触角测量仪、表面张力仪,红外光谱仪和石英微天平(QCM-D)对乙烯枝杈型表面活性剂+油酸钠组合捕收剂在浮选过程中的作用机理进行研究。结果表明:①组合捕收剂中多杈枝表面活性剂与脂肪酸的协同效应增强石英和角闪石疏水特性,使其接触角增大,含硅化合物中角闪石比石英更难吸附分选;②随捕收剂浓度的增加和温度的升高,组合捕收剂的表面张力逐渐减小,捕收能力增强且易生成稳定的泡沫层;③FTIR检测浸涂组合捕收剂后羧酸根的特征峰降低到1561 cm^-1和1416 cm^-1,发生明显的红移,表明C—O键能减弱,C—O键与活化后的石英表面发生化学吸附;④QCM-D检测结果显示,组合捕收剂在石英晶体表面吸附后,能量因子改变量达到6.23×10^-6。对齐大山选厂混磁精给矿在21℃的条件下进行"1粗1精3扫"闭路浮选流程试验,得到精矿全铁品位68.16%,铁回收率89.93%的良好指标。

关键词：石英角闪石枝杈型表面活性剂接触角表面张力石英微天平

产教融合对大学生思政教育的冲击与对策——以牡丹江医科大学为例

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现代商贸工业 2025年第6期 155-157页

作者：苏拓肖鹏牡丹江医科大学黑龙江牡丹江157011

“产教融合、校企一体”是现阶段高校开辟的一条新的发展路线,旨在通过校企深度合作推动人才培养的深化改革。在此模式下,高校教育将更好地完成国家赋予的为社会培养和供给优秀人才的重大使命。但这也表明,学生接受教育的范围也从单纯... 详细信息

“产教融合、校企一体”是现阶段高校开辟的一条新的发展路线,旨在通过校企深度合作推动人才培养的深化改革。在此模式下,高校教育将更好地完成国家赋予的为社会培养和供给优秀人才的重大使命。但这也表明,学生接受教育的范围也从单纯的学校的课堂教育转变为校企合作教育模式。教育主体、教育背景发生了巨大变革,教育方式和教育内容更加多元化、教育对象来源更加复杂,这使高校教育尤其是思想政治教育工作面临着巨大的挑战。而在德育为先的教育方针指导下,大学思政教育重要性不言而喻,如何结合产教融合教育背景完善大学思政教育是高校教育工作者应该考虑的重点问题之一。

关键词：产教融合校企合作学工共育

文职军事代表任职培训专业课程思政设计与实践——以生产运营管理课为例

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大学 2025年第1期 64-67页

作者：张楠冯博宇朱蒙撒拓空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710038

文章着眼军队编制体制调整后军事代表大量由文职人员担任的新形势,聚焦文职军事代表岗位能力和思想政治素质培养,围绕学员特点和教学目标分析了文职军事代表任职培训现状。以生产运营管路课程为例,阐述了其思政设计主要内容与实践路径,... 详细信息

文章着眼军队编制体制调整后军事代表大量由文职人员担任的新形势,聚焦文职军事代表岗位能力和思想政治素质培养,围绕学员特点和教学目标分析了文职军事代表任职培训现状。以生产运营管路课程为例,阐述了其思政设计主要内容与实践路径,以期为文职军事代表的思想政治素质培塑提供有益借鉴。

关键词：文职军事代表任职培训课程思政生产运营管理课

基于改进YOLOv8的道路交通小目标车辆检测算法

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计算机工程 2025年第1期51卷 246-257页

作者：火久元苏泓瑞武泽宇王婷娟兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730000

针对交通道路中小目标车辆存在的识别困难、检测精度低以及误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8算法的大内核、多尺度梯度组合的道路交通小目标车辆检测模型RGGE-YOLOv8。首先,使用RepLayer模型替换YOLOv8网络的主干部分,引入大内核深... 详细信息

针对交通道路中小目标车辆存在的识别困难、检测精度低以及误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8算法的大内核、多尺度梯度组合的道路交通小目标车辆检测模型RGGE-YOLOv8。首先,使用RepLayer模型替换YOLOv8网络的主干部分,引入大内核深度可分离卷积结构,拓展上下文信息,以增强模型对小目标的信息捕获能力;其次,使用GIoU代替原损失函数,解决IoU在预测框与真实框没有重叠时存在的无法优化问题;然后,引入全局注意力机制(GAM),通过减少信息丢失并增强全局交互信息来提高网络的特征表达能力;最后,引入CSPNet并重参化梯度组合特征金字塔,使得模型具有较大感受野和高形状偏差。实验结果表明,RGGE-YOLOv8在Visdrone数据集和自有数据集上mAP@0.5指标分别达到34.8%和94.7%,相较于原始YOLOv8n算法精度分别提高了2.2和5.51百分点,证明了RGGE-YOLOv8模型对道路小目标车辆检测的有效性。

关键词： YOLOv8 小目标检测深度学习多尺度特征金字塔注意力机制

基因重复驱动的演化:基因组学时代的回顾与展望

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遗传 2025年第2期47卷 147-171页

作者：沈洁宇苏天晗余大奇谭生军张勇中国科学院动物研究所动物进化与系统学院重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 北京星辰集因科技有限责任公司北京100095

基因重复指基因组中一个基因通过多样化的分子机制从一个基因拷贝形成两个或多个重复拷贝的过程,是新基因起源的重要途径之一,对真核生物基因组贡献了约为一半的基因,也推动了物种的适应性演化。在过去50年中,特别是近20年进入组学时代... 详细信息

基因重复指基因组中一个基因通过多样化的分子机制从一个基因拷贝形成两个或多个重复拷贝的过程,是新基因起源的重要途径之一,对真核生物基因组贡献了约为一半的基因,也推动了物种的适应性演化。在过去50年中,特别是近20年进入组学时代以来,演化遗传学领域对于重复基因的产生机制、演化历程与演化动力展开了广泛而深入的讨论。一方面,重复基因的序列相似性带来的功能冗余使机体具有更强的稳健性;另一方面,重复基因的功能分歧带来了新功能与可演化性的提升。本文全面介绍了上述基因重复的机制、重复基因的命运及演化模型,最后展望了三代测序技术、基因编辑等各种高通量技术将进一步推动重复基因在遗传-发育-演化网络中角色的解析。

关键词：基因重复全基因组重复逆转录转座功能冗余新功能化亚功能化

基于卷积神经网络与支持向量机的适配器落点预测方法

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兵工学报 2025年第2期46卷 91-102页

作者：苏政宇杨宝生杨婧唐静楠姜毅邓月光北京理工大学宇航学院北京100081

针对发射过程适配器落点预测算法存在的求解时间长、耗费资源多等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的适配器落点预测模型。基于欧拉角描述建立发射过程... 详细信息

针对发射过程适配器落点预测算法存在的求解时间长、耗费资源多等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的适配器落点预测模型。基于欧拉角描述建立发射过程适配器动力学运动模型,并通过四阶龙格库塔法对适配器运动轨迹进行数值求解,获得大量的适配器运动状态参数和落点信息;提出CNN-SVM的适配器落点预测模型,采用Adam优化器优化CNN网络性能,并通过网格搜索法获得SVM最佳的超参数。研究结果表明:CNN-SVM模型对适配器落点预测具有较好的求解精度和较强的泛化性能,其训练集和测试集的R 2值均大于0.99,同时该模型的平均绝对误差均小于0.1 m;在相同的计算资源且满足任务预测精度的条件下,其求解时间仅为传统数值积分方法的8.5%。该模型在实际应用中具备显著的优势,为发射过程中适配器分离落点快速预测提供了一种有效的解决方案。

关键词：落点预测适配器卷积神经网络支持向量机

反馈集与子集反馈集问题的计算复杂性研究进展

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 104-118页

作者：白天肖鸣宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是... 详细信息

反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是反馈集问题的一种更一般化的形式,更加具有普适性和实用性.近年来,这2个问题在计算复杂性上的分类工作已逐步完善,在算法领域也已出现许多重要的突破.相关研究工作分为2个部分进行介绍.第1部分详尽地介绍了反馈集和子集反馈集各种不同版本的问题,梳理了它们之间的一些重要关系,并介绍了这些问题在一般图上的计算复杂性.第2部分系统性地介绍了反馈集和子集反馈集问题在一些重要子图类上的计算复杂性,包括度有界的图类、平面图类、竞赛图图类、相交图类、禁止图图类和二部图图类.最后对反馈集和子集反馈集问题的研究现状进行分析和总结,概括了目前主流的研究趋势.

关键词：反馈集问题子集反馈集问题图论计算复杂性图算法