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基于水自由基阳离子快速检测甲醇和乙醇

质谱学报 2024年第1期45卷 123-130,I0004页

作者：段敏敏张小平胡平花袁艳春张兴磊陈焕文东华理工大学江西省质谱科学与仪器重点实验室江西南昌330013 江西中医药大学药学院江西南昌330004

本文采用常压电晕放电电离质谱技术,开发了一种快速检测甲醇和乙醇含量的方法。基于水自由基阳离子分别与甲醇和乙醇相互作用形成相应的水自由基阳离子复合物[CH_(3)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 50)和[CH_(3)CH_(2)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 64),... 详细信息

本文采用常压电晕放电电离质谱技术,开发了一种快速检测甲醇和乙醇含量的方法。基于水自由基阳离子分别与甲醇和乙醇相互作用形成相应的水自由基阳离子复合物[CH_(3)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 50)和[CH_(3)CH_(2)OH+H_(2)O]^(+·)(m/z 64),实现了不同种类酒精饮料中甲醇和乙醇的直接快速定性与定量分析。结果表明,甲醇和乙醇的检出限分别为0.011、0.004 mg/L,定量限分别为0.038、0.014 mg/L。该方法无需样品前处理、操作简单、分析速度快,适合含水体系的检测,对复杂体系中甲醇和乙醇的定量分析具有指导意义。

关键词：水自由基阳离子甲醇乙醇含酒饮料常压电晕放电质谱

基于区块链技术的高校附属医院债务风险监管研究

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商业会计 2024年第5期 96-101页

作者：郑小翠陈焕新南方医科大学广东广州510515

高校附属医院为了加快自身发展,在财政投入不足的情况下,通过举债建设,形成了庞大的债务负担,债务风险较高。传统的医院债务风险评估与监督管理,通过对高校附属医院自身提供的财务报表等资料进行分析,存在局限性和预警滞后性问题。文章... 详细信息

高校附属医院为了加快自身发展,在财政投入不足的情况下,通过举债建设,形成了庞大的债务负担,债务风险较高。传统的医院债务风险评估与监督管理,通过对高校附属医院自身提供的财务报表等资料进行分析,存在局限性和预警滞后性问题。文章通过建立全面反映医院经营能力、发展潜力的债务风险监管指标体系,运用区块链技术智能合约的特性,实现对高校附属医院债务风险的智能监控,为加强高校附属医院债务风险监督与管理提供了新的思路。

关键词：区块链医院债务风险管理

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配电网中的数字化智能运维技术应用

电子技术 2024年第8期 252-253页

作者：陈焕玺黄文骏国网北京房山供电公司

阐述智能运维技术的特点，探讨数字化智能运维技术在配电网中的应用，包括故障诊断与预测、健康评估与优化调度、资产管理与维护，以及安全监测与预警。

关键词：智能控制数字化运维监测与预警

一类p-Laplacian问题正径向解的存在性与多解性

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 277-281页

作者：石轩荣西北师范大学数学与统计学院甘肃兰州730070

研究了p-Laplacian问题{-div(|∇u|^(p-2)∇u)=q(|x|)f(u),|x|>1,x∈R^(N),u(x)=b,|x|=1,u(x)→a,|x|→+∞,其中,1 详细信息

研究了p-Laplacian问题{-div(|∇u|^(p-2)∇u)=q(|x|)f(u),|x|>1,x∈R^(N),u(x)=b,|x|=1,u(x)→a,|x|→+∞,其中,1

关键词： p-Laplacian问题多解性上下解拓扑度

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阜阳汉简《诗经》与古书尾题问题研究

百色学院学报 2024年第2期37卷 7-16页

作者：陈焕妮潘颂汉百色学院体育学院广西百色533000 百色学院文学与传媒学院广西百色533000

尾题的出现受先秦文书统计物类总数方法的影响。依据现有资料,古书尾题可分为计章尾题和计字尾题两种类型;计章尾题最早在先秦《诗经》中出现,且出现时间早于计字尾题;阜阳汉简《诗经》中的计字尾题是对此前《诗经》计章尾题样式的继承... 详细信息

尾题的出现受先秦文书统计物类总数方法的影响。依据现有资料,古书尾题可分为计章尾题和计字尾题两种类型;计章尾题最早在先秦《诗经》中出现,且出现时间早于计字尾题;阜阳汉简《诗经》中的计字尾题是对此前《诗经》计章尾题样式的继承和发展。汉代古书计章尾题和计字尾题并存,与章句之学的兴起并无关联;而作为汉初讽诵本的阜阳汉简《诗经》计字尾题的出现,应受到汉初之时计字类型尾题大量应用在古书中这一因素的影响。

关键词：阜阳汉简《诗经》古书尾题

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自润滑关节轴承在不同应力下的摩擦磨损特性

航空材料学报 2024年第3期44卷 132-141页

作者：黄雄荣上海市轴承技术研究所有限公司上海201801 上海特种轴承工程技术中心上海201801

为了研究应力对自润滑关节轴承摩擦磨损性能的影响,依据SAE AS 81820对EN2584R12轴承在常温下分别进行了50%、100%和150%标准应力条件下的全寿命摆动磨损测试,并对粘贴衬垫的平板样件进行静应力承载测试。采用三维白光干涉形貌仪与金相... 详细信息

为了研究应力对自润滑关节轴承摩擦磨损性能的影响,依据SAE AS 81820对EN2584R12轴承在常温下分别进行了50%、100%和150%标准应力条件下的全寿命摆动磨损测试,并对粘贴衬垫的平板样件进行静应力承载测试。采用三维白光干涉形貌仪与金相显微镜(OM)观察静应力承载后衬垫的变形情况,采用体视显微镜(SM)、光学显微镜(OM)和扫描电子显微镜(SEM)观察不同应力下轴承全寿命摆动磨损后内外圈磨损形貌与磨屑形貌。结果表明:全寿命周期内,三种应力下的自润滑衬垫均已磨穿,磨损规律和摩擦因数差异不大,应力越大,轴承表面温度越高,磨屑颜色越深、尺寸越大,失稳期来得更早,破坏更为剧烈;应力对轴承的寿命有显著影响,低应力和中应力条件下的摆动磨损寿命分别是高应力条件的17.95倍和7.86倍;三种应力下的磨损机理均为磨粒磨损与黏着磨损的混合磨损,直接受力区的黏着磨损随载荷的增大而加剧,非直接受力区的磨粒磨损随载荷的增大而减弱。

关键词：自润滑衬垫应力摩擦磨损

水热条件下含橄榄石大洋玄武岩的摩擦特性实验研究

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地球物理学报 2024年第3期67卷 1069-1080页

作者：张钰曼张雷何昌荣中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室北京100029 西藏自治区地震局拉萨850000

玄武岩作为大洋地壳上的主要成分,研究其摩擦特性是更好地探究逆冲板块边界上大地震等力学行为机理的基础.为了研究少量橄榄石矿物是否会影响玄武岩的摩擦特性,本研究选用了国际大洋钻探计划(IODP)349航次获取的玄武岩样品,其中含有少... 详细信息

玄武岩作为大洋地壳上的主要成分,研究其摩擦特性是更好地探究逆冲板块边界上大地震等力学行为机理的基础.为了研究少量橄榄石矿物是否会影响玄武岩的摩擦特性,本研究选用了国际大洋钻探计划(IODP)349航次获取的玄武岩样品,其中含有少量的橄榄石矿物.本次研究的实验温度范围为100~600℃,施加的有效正压力和孔隙水压分别为150 MPa和100 MPa.实验中玄武岩样品在300~400℃的温度条件下表现出不稳定的准静态震荡现象,并且在高温条件下(T>400℃)其剪切强度表现出显著的位移弱化现象,即摩擦系数随着剪切位移的进行而持续减小.在3 mm的剪切位移范围内,摩擦系数的变化范围为0.7~0.55.通过初步的微观剪切变形研究,我们推测橄榄石在摩擦实验过程中对一种弱矿物的生成可能起到了催化作用,但生成的弱矿物含量不足以显著地弱化断层泥的摩擦强度.同时微观构造分析也发现,随着温度的升高,断层泥的剪切构造由局部剪切向整体弥散性剪切变形转变,同时伴随着孔隙度的显著降低,因此我们认为剪切强度的位移弱化现象与流体参与下的颗粒间的压溶过程的逐步增强有关.

关键词：玄武岩橄榄石摩擦强度摩擦滑动稳定性位移弱化

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基于驾驶员面部特征的车辆换道意图识别研究

汽车测试报告 2024年第4期 155-157页

作者：张顺陈焕明青岛大学机电工程学院山东青岛266071

随着自动驾驶汽车搭载的智能系统的快速发展,解决智能车辆对驾驶员意图识别的问题成为重点,并且精确识别驾驶员意图是实现车载多智能体高效运作的关键。该文通过驾驶员头部姿态估计算法Brain4cars数据库中的人脸数据进行近距离头部姿态... 详细信息

随着自动驾驶汽车搭载的智能系统的快速发展,解决智能车辆对驾驶员意图识别的问题成为重点,并且精确识别驾驶员意图是实现车载多智能体高效运作的关键。该文通过驾驶员头部姿态估计算法Brain4cars数据库中的人脸数据进行近距离头部姿态估计,提取出驾驶员的头部姿态信息,使用YOLO v5平台对目标车辆前方车辆进行标注并提取出车距等驾驶场景特征信息,用于对驾驶员行为的识别,并根据Attention-BiLSTM的神经网络学习框架对驾驶员意图进行预测。结果表明,该神经网络结构对驾驶员的换道意图预测准确率达到0.9341,能够满足实际使用要求。

关键词：面部特征换道行为驾驶员意图

基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4751-4765页

作者：戚荣志周俊宇李水艳毛莺池河海大学计算机与信息学院河海大学理学院

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition, FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使... 详细信息

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition, FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使用平均实体向量表示作为原型的计算方式将难以捕捉语义特征相差较大的同类实体.针对上述问题,提出基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别(FEW-NER based on fine-grained prototypical networks, FNFP)方法,有助于提高小样本命名实体识别的标注效果.首先,为不同的查询集样本构造不同的非实体原型,捕捉句子中关键的非实体语义特征,得到更为细粒度的原型,提升模型对非实体的识别效果;然后,设计一个不一致性度量模块以衡量同类实体之间的不一致性,对实体与非实体采用不同的度量函数,从而减小同类样本之间的特征表示,提升原型的特征表示能力;最后,引入维特比解码器捕捉标签转换关系,优化最终的标注序列.实验结果表明,采用基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法,在大规模小样本命名实体识别数据集FEW-NERD上,较基线方法获得提升;同时在跨领域数据集上验证所提方法在不同领域场景下的泛化能力.

关键词：小样本命名实体识别细粒度原型网络小样本学习特征表示

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