客服场景下基于指纹识别技术的4A系统强制认证方式研究

首先针对现有技术方案及存在问题,分析了目前客服坐席人员身份认证方案的不足,提出了瘦终端应用场景和传统终端应用场景中基于指纹识别技术的强制认证方案及实现流程,最后,通过比较,总结了这种方案的优点,基于指纹识别技术的4A系统强制认证方式值得在客服强制认证中推广.     

集团客户WLAN建设方案研究

结合中国移动现网WLAN对集团客户WLAN建设方案进行了研究,通过分析集团客户对WLAN需求的特点并结合现网WLAN结构,对需求进行了归类,并给出每类需求的WLAN建设方案.     

W 波段回旋行波管高频结构设计和仿真*

对W 波段回旋行波管的高频结构的设计参数进行了分析计算与软件仿真,通过色散关系确定了磁场 取值,通过对返波振荡的分析确定了高频结构———周期衰减材料加载,通过对绝对不稳定性振荡的分析确定了工作 电流和横纵速度比的取值范围,最终得到了W 波段回旋行波管的工作参数。采用粒子模拟软件进行模拟计算,可以 得到155kW 的峰值功率输出和5.5GHz 的带宽,并给出了输出功率与回旋行波管各工作参数之间的关系曲线,进一 步证明了对返波振荡和绝对不稳定性振荡的分析与参数选取的合理性。实际加工的回旋行波管在测试中峰值功率 大于100kW,增益大于40dB,效率大于12%,3dB 带宽为4.1GHz。     

成核剂及其完善剂对聚乳酸结晶行为的影响

通过POM、DSC以及流变测试系统考察了成核剂(PPZn)及其完善剂(E61)对PLA结晶形貌及其结晶能力的影响.POM结果表明PPZn和E61对PLA的结晶形态的影响随两者含量的变化而变化.加入低含量的PPZn可诱导PLA得到一定完善程度的球晶,而较高含量的PPZn能够诱导PLA基体得到针状晶体.通过添加少量E61可使在PPZn较高含量下的PLA针状晶体转变为球晶.但更高含量E61的添加却使PPZn的成核作用受到抑制,再次生成针状晶体,且E61含量越高,抑制作用越明显.DSC和流变测试进一步证明PPZn可显著提高PLA的结晶能力、有效地缩短基体结晶时间,而E61的添加对PLA的结晶速率影响不大.     

分子动力学模拟研究点突变(Met108→Leu108)对树胶醛糖结合蛋白与配体作用的影响

为了研究点突变(Met108→Leu108)对树胶醛糖结合蛋白(ABP)与配体结合能力的影响,对ABP、ABP结合树胶醛糖复合物及ABP结合半乳糖复合物以及它们各自的突变体分别进行60 ns的分子动力学模拟.模拟结果表明,108号残基突变前后,电子等排体的两个氨基酸残基,使蛋白与配体间的范德华相互作用发生明显变化,同时导致蛋白的内部运动也发生变化,进而影响蛋白与配体的相互作用.进一步分析表明,突变前后的蛋白构象变化都趋向于两个结构域张开,而与配体的结合可减缓张开程度.     

“四模块”嵌入下的混合式教学设计与实践*——以功能材料专业物理化学基础课程为例

为建设适应新时代要求,突出高阶性、创新性、挑战度的一流本科课程,实现价值引领、能力培养和知识传授的教育教学目标,结合功能材料专业的特点和民族高等院校学生的学情,构建了物理化学基础课程的“四模块、三阶段、两时空、双平台”的混合式教学新模式,重塑了“价值引领模块、基础理论模块、多学科融合模块和虚拟仿真实验模块”的“四模块”内容体系。通过“四模块”嵌入下的混合式教学实践研究,结合学生的课前、课中、课后等学习成绩,多维度评价学习效果,并藉由调查问卷来分析学生对混合式教学的评价,最终研究结果表明学生的个性化自主学习能力有了显著提高、学生运用物理化学理论解决复杂问题的综合能力得到了提升,学生经过刻苦学习获得了素质提高的成就感。     

阴离子聚合PA6与苎麻纤维复合反应中的阻聚与变色机理的研究

通过浇注成型的方法研究并发现了苎麻纤维与阴离子聚合尼龙6(APA-6)反应加工过程中严重的阻聚和变色问题.为了分析阻聚和变色的机理并寻找解决方案,选取了3种不同的引发剂(氢氧化钠、己内酰胺钠盐和己内酰胺溴化镁)分别与微晶纤维素(MCC)在150℃的真空条件下反应.然后分别采用傅里叶变换红外光谱、原子吸收光谱、X-射线衍射和核磁共振波谱表征了引发剂和MCC反应前后的变化.结果证明,阻聚和变色的机理是在强碱性和高温条件下,纤维素发生了剥皮反应,产生的副产物又极易与引发剂反应,因此导致APA-6中起引发作用的己内酰胺阴离子被消耗,从而使得聚合反应终止.另外,由于己内酰胺溴化镁(C1)的低活性和弱碱性,使得剥皮反应很大程度的降低,进而避免了引发剂阴离子的消耗,从而使得阻聚和变色问题得到明显改善,最终实现了通过反应加工的方法制备APA-6与苎麻纤维复合材料的目的.     

含锆碳硅陶瓷先驱体的半经验理论研究

采用PM6方法对添加了配体Zr(AcAc)4,Zr(NH(C2H5))4,ZrCp2Cl2,ZrCp2ClH形成的16种含锆碳硅陶瓷先驱体(PZCS)和PCS(10)的几何结构、电子属性、反应能进行了系统的理论研究,结果表明:(1)大体积的Zr(AcAc)4带来的的空间效应并未过多的影响Si—Zr键的键长;(2)从单配体衍生物到对应的多配体衍生物HOMO-LUMO能隙趋向于减小,配体Zr(NH(C2H5))4得到的衍生物的能隙下降幅度最大.ZrCp2Cl2得到的衍生物的能隙比对应的ZrCp2ClH的能隙要大;(3)16种PZCS的反应能均为负值,随配体数的增加,Zr(NH(C2H5))4的衍生物的反应能减小,而其他三种配体的衍生物的反应能增大.     

基于GNSS和ZYNQ的恒温晶振驯服装置研究

为了提高恒温晶振频率的准确度和稳定度,设计了基于ZYNQ技术的GNSS驯服恒温晶振频标装置。在ZYNQ的PL端采用粗测量加细测量的方法测量时间,PS端使用奇异值剔除与滤波算法对测量数据进行处理,实现恒温晶振频率的驯服和时间跟踪。采用模块化设计和编程,提高了装置的通用性和可移植性。通过实验测试,对恒温晶振驯服前后的数据进行多次比对,结果表明其平均频率准确度达到1.09×10^-12,频率稳定度达到8.56×10^-12,其稳定度提升了两个数量级。     

基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要. 不同于传统的唯象本构理论, 本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法. 根据Vogit均质化假设, 建立了小应变条件下颗粒材料应力?应变解析关系, 此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量. 这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得. 考虑到细观组构变量为内变量, 不能直接作为本构模型的输入. 本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力?应变的预测当中, 并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系. 通过将有向图从目标节点沿源节点展开, 整个应力?应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成. 将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试, 结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载, 等中主应力系数b的真三轴加载, 和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力?应变响应关系, 模型具有良好的内插和外推预测能力. 考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点, 充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向.