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PE对橡胶粉改性沥青常规及流变性能的影响探究

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中国公路 2024年第15期667卷 90-92页

作者：陈谊莫银芝中国二冶集团有限公司湖南分公司湖南交通国际经济工程合作有限公司

为了探讨聚乙烯（PE）对橡胶粉改性沥青常规及流变性能的影响规律，本文试验首先通过三大指标研究了PE/橡胶粉改性沥青的常规性能，后基于DSR和BBR室内试验，针对不同PE用量橡胶粉改性沥青的高温、低温流变性能开展系统分析，研究结果... 详细信息

为了探讨聚乙烯（PE）对橡胶粉改性沥青常规及流变性能的影响规律，本文试验首先通过三大指标研究了PE/橡胶粉改性沥青的常规性能，后基于DSR和BBR室内试验，针对不同PE用量橡胶粉改性沥青的高温、低温流变性能开展系统分析，研究结果表明：随着PE用量的增大，橡胶粉改性沥青的针入度与延度均逐渐减小，而软化点则逐渐增大；橡胶粉改性沥青的复数剪切模量和车辙因子会随着PE用量的增加逐渐增大，而相位角随之逐渐减小；随着PE用量的增加，橡胶粉改性沥青的蠕变劲度逐渐增大，而蠕变速率则逐渐减小；掺入PE能有效提升橡胶粉改性沥青的高温抗车辙及抗变形能力，但也会降低橡胶粉改性沥青的低温抗裂性。因此，PE对橡胶粉改性沥青存在一定的适用性，需做进一步深入研究。

关键词：聚乙烯橡胶粉改性沥青常规性能流变性能

申嗪霉素-N-苯基丙氨酸酯类耦合物的设计合成、杀菌活性及传导性研究

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作者：吴怡燃长江大学

学位级别：硕士

PromptGCN：嵌入提示信息的异构图卷积神经网络

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PromptGCN：嵌入提示信息的异构图卷积神经网络

作者：李浩燃河北经贸大学

学位级别：硕士

在文本分类领域,获取无标签的文本数据较为简单,但是获取有标签的训练数据相对困难。获得带标签的训练数据意味着更大的人力消耗和经济成本负担,这也是文本分类面临的问题之一。随着预训练语言模型的出现,利用大型的语料库完成预训练模... 详细信息

在文本分类领域,获取无标签的文本数据较为简单,但是获取有标签的训练数据相对困难。获得带标签的训练数据意味着更大的人力消耗和经济成本负担,这也是文本分类面临的问题之一。随着预训练语言模型的出现,利用大型的语料库完成预训练模型的无监督学习之后,只要使用少量的任务数据对模型参数进行微调就可以达到一定的效果,即预训练加微调的文本分类范式。这在一定程度上缓解了搜集数据所带来的压力。随着文本分类的发展以及对文本分类精度要求的进一步提升,预训练加微调的范式同样遇到了瓶颈,除了需求一定的数据量外,精确度的提升也变得越来越困难。基于预训练和提示学习方式的出现,迅速引领了自然语言处理领域的新范式。提示学习提出将实际问题中的输入输出形式改造成预训练任务中的形式,将分类问题转换为掩码语言建模问题,借助预训练语言模型的强大能力,实现掩码位置词语的预测并映射到最终的分类标签中,完成文本分类。这样的做法证实了可以更进一步提高文本分类的准确度。图神经网络是通过构建文本之间词语与词语之间或词语与文档之间的图结构,突破了以往基于欧式空间构建的矩阵形式数据的限制,能够在构建图的过程中探索到文本数据之间更多的联系,在文本分类领域也有不错的表现。提示学习研究领域现有的方法只是侧重于原始数据转换模板的探索和标签词的构造。然而,这些方法没有充分利用提示信息,难以提高文本分类的准确率。本文提出了一个新的角度,即结合提示学习对原始数据改造的优势和图神经网络模型在文本关系上探索的优越性能。本文提出了一种新的方法PromptGCN,它是一种嵌入提示信息的异构图卷积神经网络。首先,我们使用原始数据的转换将提示信息合并到实验数据集中。然后,我们使用具有提示信息的数据集来构建编码单词和文档之间的关系的图。最后,我们提出了基于GCN的模型PromptGCN来执行文本分类任务。在我们的实验中,模型是在小样本上训练的。我们在4个公共数据集上进行了系统的实验。最后的结果表明:小样本实验中分类准确度显著优于其他方法,可以产生0.1%～4.2%的分类准确度的提升。同时,我们进行了消融实验及其他相关的验证实验,实验结果表明嵌入不同的提示信息对最终文本分类准确度的提升有一定的差异,但均证明在图神经网络中嵌入提示信息可以达到提高文本分类准确度的目的。

关键词：嵌入提示信息提示学习图卷积神经网络原始数据改造小样本文本分类

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图像对抗样本检测综述

软件学报 2024年第1期35卷 185-219页

作者：周涛甘燃徐东伟王竟亦宣琦浙江工业大学网络空间安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全... 详细信息

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全性,针对现有的研究工作,全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法.首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测,然后根据其检测原理进行子类划分.最后总结对抗样本检测领域存在的问题,在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望,旨在为人工智能安全研究提供帮助.

关键词：深度神经网络对抗样本检测人工智能安全图像分类

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季先科《第一大提琴协奏曲》创作技法研究与实践

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季先科《第一大提琴协奏曲》创作技法研究与实践

作者：张克燃哈尔滨音乐学院

学位级别：硕士

鲍里斯·伊万诺维奇·季先科(Boris Ivanovich Tishchenko 1939-2010)是俄罗斯二十世纪重要作曲家之一。作为“解冻时期”崛起的作曲家代表,季先科在创作中广泛应用现代作曲技术,与此同时,季先科的作品也使用了大量俄罗斯传统音乐元素,... 详细信息

鲍里斯·伊万诺维奇·季先科(Boris Ivanovich Tishchenko 1939-2010)是俄罗斯二十世纪重要作曲家之一。作为“解冻时期”崛起的作曲家代表,季先科在创作中广泛应用现代作曲技术,与此同时,季先科的作品也使用了大量俄罗斯传统音乐元素,他将本国传统教会音乐与现代作曲技术相结合,形成自己独特的音乐风格。本文研究的《第一大提琴协奏曲》便是这样一部作品。《第一大提琴协奏曲》从拜占庭教会音乐中获得启示,在保留拜占庭教会音乐旋律特征同时,又以现代写作技术将其重塑,使其兼具艺术性与戏剧性。这部作品以其卓越的写作技术受到其导师肖斯塔科维奇的高度肯定。肖斯塔科维奇为这部作品重新配器,他的配器版本也流传至今,在俄罗斯的音乐厅中被频繁演奏。本论文共包括五章,第一章:季先科及《第一大提琴协奏曲》,介绍了季先科的生平和创作,同时对《第一大提琴协奏曲》的创作背景进行阐明;第二章至第四章对季先科《第一大提琴协奏曲》的音乐本体进行分析,其中包括音高组织、曲式结构和配器;第五章:音乐创作实践,通过对季先科《第一大提琴协奏曲》进行详细研究后,将作品中的写作技术应用在自己的创作实践中,并对如何应用进行说明。

关键词：季先科大提琴协奏曲创作技法单声部旋律

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基于融合和区域特征分析的船型设计开发研究

船舶力学 2024年第5期28卷 637-650页

作者：郑安燃孙文愈苏甲王艳霞中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 深海技术科学太湖实验室江苏无锡214082

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力... 详细信息

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力、改善兴波和艉部伴流的角度入手,分别开展船型艏部和艉部的型线自动变形设计,对比分析改型方案在同一模型尺度下的CFD数值模拟评估结果,并获得快速性能优秀的船型设计方案。最后,通过静水中的快速性模型试验,对设计工况下的收益效果进行验证,结果表明,相比于设计原型,最终优化船型在航速为14.0 kn时的实船预报收到功率下降了约5.6%。

关键词：船型融合区域特征分析船型设计 CFD数值计算模型试验

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碳市场环境下源荷协调的电-氢-热综合能源系统优化调度

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碳市场环境下源荷协调的电-氢-热综合能源系统优化调度

作者：李昊燃广西大学

学位级别：硕士

基于人体系统的疫病病证结合诊疗模式研究与实践

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辽宁中医杂志 2024年第4期51卷 67-71页

作者：王烨燃中国中医科学院中国医史文献研究所北京100700

中医传统疫病辨证方法均以“藏象辨证”作为理论基石,但“藏象辨证”理论具有模糊性、抽象性等特点,不利于当前疫病诊疗体系的发展。在针对2020年武汉新冠肺炎的防治中,在“藏象辨证”基础之上,归纳总结出基于人体系统的疫病病证结合诊... 详细信息

中医传统疫病辨证方法均以“藏象辨证”作为理论基石,但“藏象辨证”理论具有模糊性、抽象性等特点,不利于当前疫病诊疗体系的发展。在针对2020年武汉新冠肺炎的防治中,在“藏象辨证”基础之上,归纳总结出基于人体系统的疫病病证结合诊疗模式。该模式理论基础包括人体解剖学、藏象学说、药物归经理论,以及现代人体系统理论。原则与方法:病证合参,确定病所;病证合治,系统用药;病证合估,评定疗效。特色与优势:唯物论与辩证法、整体与局部、辨病与辨证、定性与定位、抽象与具象相结合。以疫病诊疗实践为例,阐释该模式的运用过程。该模式的构建促进了对中医和现代医学发展有关问题的深入思考。

关键词：藏象辨证人体系统诊疗体系疫病病证结合

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基于尖晶石型ZnFe2O4的甲基磷酸二甲酯气体传感器研究

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基于尖晶石型ZnFe2O4的甲基磷酸二甲酯气体传感器研究

作者：曲德燃吉林大学

学位级别：硕士

沙林在农业生产、生化武器（神经毒剂）中被广泛使用,其环境污染和毒性效应已受到广泛关注,因此,亟需开发一种高效、便捷的沙林检测方法,用于环境监测、军事国防等重要领域。半导体式气体传感器因具有结构简单、响应快、体积小、易于集... 详细信息

沙林在农业生产、生化武器（神经毒剂）中被广泛使用,其环境污染和毒性效应已受到广泛关注,因此,亟需开发一种高效、便捷的沙林检测方法,用于环境监测、军事国防等重要领域。半导体式气体传感器因具有结构简单、响应快、体积小、易于集成化和智能化等特点,在沙林检测方面表现出巨大应用潜力。然而,目前所报道的基于氧化物半导体的气体传感器普遍存在灵敏度低、检测限高、选择性差等问题;此外,沙林与金属氧化物敏感材料的相互作用机制仍不明晰。为了解决上述问题,本文将沙林的模拟物DMMP（甲基磷酸二甲酯）作为检测目标,选择ZnFe2O4为敏感材料,通过敏感材料的微纳结构调控、贵金属负载改性,提升传感器的灵敏度;通过优化器件膜结构,提高传感器的选择性。与此同时,结合准原位表征方法,探究敏感材料表面的DMMP反应机制,总结DMMP气体传感器的传感机理。本论文的主要研究内容如下:（1）为探究一元金属氧化物和多元金属氧化物在检测DMMP时传感性能的差异,我们通过水热合成法制备了ZnFe2O4纳米颗粒和Fe2O3纳米颗粒,并通过XRD（X-ray diffraction）表征证实了合成的材料为尖晶石结构ZnFe2O4。然后以该样品为敏感材料,制作了用于气敏测试的传感器元件。ZnFe2O4气体传感器在330°C对1 ppm DMMP的灵敏度为1.5,响应时间为150 s,但无法完全恢复至初始电阻。此外,该传感器对低浓度DMMP的灵敏度较低、选择性差,限制了其在DMMP检测方面的实际应用。在同等条件下,Fe2O3传感器不仅响应值更低（最高响应值为1.35）,恢复能力更弱（最佳恢复进度为20%左右）,而且选择性更差（丙酮和乙醇的响应值均高于DMMP）。最后,通过准原位红外光谱测试确定了检测过程中的产物,对整个检测过程有了更加明确的认知。（2）基于ZnFe2O4纳米颗粒,采用原位还原法将Au NPs（金纳米粒子）负载到ZnFe2O4纳米颗粒表面,制备了Au@ZnFe2O4敏感材料。SEM（Scanning Electron Microscope）和TEM（Transmission Electron Microscope）表征结果说明,Au@ZnFe2O4纳米颗粒的尺寸约为145 nm。负载Au NPs后,传感器的气敏性能得到了极大的提升,Au@ZnFe2O4基DMMP气体传感器在330°C对1 ppm DMMP的灵敏度为1.7,响应时间和恢复时间分别为25 s和45 s,且检测下限为50 ppb,但选择性依然较差（对丙酮的响应值提升为2.1,远高于DMMP的1.7的响应值）。传感器气敏特性的提升被认为是Au NPs的化学敏化和活性电子数量的增加。采用Arrhenius公式,Au NPs和ZnFe2O4的功函数数据,XPS表征手段以及BET（Brunauer-Emmett-Teller Surface Area and Porosity Analyzer）计算方法验证了上述猜想。（3）为了满足实际应用,通过构筑双层膜器件结构来提高DMMP气体传感器的选择性。首先,采用浸渍法将Pd O负载于S-1沸石分子筛中,制得Pd O@S-1分子筛材料;用于构筑沸石分子筛基气体筛分膜;随后,在Au@ZnFe2O4敏感层表面旋涂分子筛膜,形成分子筛基气体过滤筛分膜;最后,构筑具备双层膜结构的Pd O@S-1/Au@ZnFe2O4基DMMP气体传感器。与单层膜结构的Au@ZnFe2O4基气体传感器相比,Pd O@S-1/Au@ZnFe2O4基DMMP气体传感器在最佳工作温度不变的情况下,干扰气体丙酮的灵敏度由2.1减低为1.08,选择性得到提升。并且对1 ppm DMMP的灵敏度为1.66,响应/恢复时间为50 s/103s,检测下限为50 ppb,且重复性和长期稳定性较好。在本工作的传感器中,此传感器综合气敏性能最佳,且比较符合实际应用的要求。我们将选择性的提升归因于Pd O@S-1分子筛层对丙酮的催化分解作用。通过将Pd O@S-1分子筛和丙酮接触后的产物导入质谱仪中进行分析,验证了上述猜想。

关键词： ZnFe2O4 双层膜器件沸石分子筛 DMMP气体传感器