水处理滤料的润湿性与zeta电位对含油废水过滤处理的影响，常青，扬斌武，应用毛细上升和流动电位的原理分别测试了常见水处理滤料的亲油亲水比LHR及zeta电位，通过含油废水的过滤试验比较了这些滤料的除油�

我们使用软虚拟近似计算在较大夸克质量极限中希格斯玻色子对中胶子诱导的希格斯玻色子对的生产截面的次至次先QCD校正。 在无限重顶夸克的极限中，我们在文献中证实了这一结果。 我们在逆夸克质量中向Mt→∞结果增加了两个扩展项。 由于1 / Mt扩展收敛性较差，因此我们尝试通过分解精确的前导阶横截面来对其进行改进。 我们讨论两个

本篇论文主要探讨了四种微型动物在污泥减量过程中的作用和效果，具体涉及的微型动物包括红斑顠体虫、蚤状溞、颤蚓和卷贝。研究的目的是测量这些微型动物对污泥减量的速率，即它们对污泥进行摄食和转化的能力。 论文中提到的研究背景是利用微型动物进行污泥减量，这一方法虽然减量效果有限，但其能耗低且不会产生二次污染，因此成为一种受关注的生态工程技术。在城市污水处理中，微型动物是否能显著减量污泥，以及哪些微型动物对污泥减量具有显著效果，是当前研究的两个争论点。由于缺乏有关微型动物摄食速率的关键数据，以及传统的测量方法存在限制，论文提出了“非固态C产生速率法”，并结合其他研究中的直接测量法和间接测量法来验证其准确性。 文章通过一个试验原理进行研究，即将固态的活性污泥转化为气体和液体形态，从而达到减量目的。研究中关注的是碳元素（C）的形态转化，因为碳在污泥中占比较大，其转化情况可反映污泥减量的效率。试验中采用的微型动物被放置于消毒的安瓿瓶中，其中包含灭菌的污泥和气体。试验通过气相色谱、VOC分析仪和TOC仪来测量水中溶解的有机碳（DOC）、挥发性有机化合物（VOC）和总有机碳（TOC），从而确定非固态C的增加速率。 研究中涉及的非固态C转化速率计算公式为RS=RNS-C/0.5=(RIC+ROC)/0.5=(RIC-G+RIC-S+ROC-G+ROC-S)/0.5，其中RS代表污泥减量速率，RNS-C为系统中非固态C增加速率，RIC和ROC分别代表非固态无机C和有机C增加速率，RIC-G和RIC-S分别代表气体和液体中无机C的增加速率，ROC-G和ROC-S分别代表气体和液体中有机C的增加速率。 试验结果显示，四种微型动物对污泥的减量速率分别为：红斑顠体虫0.8mg-sludge/(mg-Microfauna⋅d)、蚤状溞0.18mg-sludge/(mg-Microfauna⋅d)、颤蚓0.54mg-sludge/(mg-Microfauna⋅d)、卷贝0.1mg-sludge/(mg-Microfauna⋅d)。结果表明，体型较大的微型动物（颤蚓和卷贝）的减量速率通过非固态C增加速率法得到的结果与直接称量法相吻合；而体型较小的微型动物（红斑顠体虫）的减量速率则与连续反应器中的表观减量速率一致，从而验证了该测量方法的可信度。 文章详细阐述了微型动物在污泥减量中的作用，并介绍了一种新的测量污泥减量速率的方法。这种方法在微型动物体型较大时通过与传统的直接称量法对比显示了其有效性，同时对于体型较小的微型动物，则通过连续反应器中的表观减量速率进行验证。这为后续的研究提供了一个可行的测量方法，以评估不同微型动物在污泥处理中的减量效果。

任何一种求解瑞利导波频散曲线的解析方法都会出现高频数值溢出现象,如何避免Abo-Zena,Menke和张碧星等研究的传递矩阵法计算中的高频数值溢出,这是本文研究的核心问题.传递矩阵法中的频散方程是一个实方程,可用二分法求根.当传递矩阵中与频率有关的指数项的指数部分的模趋近很大时,用"-1"或者"-i"代替指数部分,并令传递矩阵中与频率无关的项为0,则不影响频散函数的正负性,即不影响频散方程的求根.在计算机上编制计算时进行如此处理后,可从根本上解决传递矩阵法计算中高频数值的溢出问题,模拟计算结果也验证了方法的正确性和可行性.

psf的matlab代码svDeconRL 基于Richardson-Lucy算法的总空间正则化的自由空间变异卷积 随该代码发布的出版物已发布在（开放获取）[1]中： Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). "Title", Journal, doi: X 该存储库包含使用具有空间变异点响应的系统对2D图像进行反卷积所需的MATLAB代码。 反卷积基于经过改进的Richardson-Lucy算法，该算法具有总变化正则化以解决空间变化点响应。 还提供了样本数据集。 代码： RLTV_SVdeconv.m：使用基于特征PSF分解的空间变量PSF模型执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能。 TVL1reg.m：函数使用L1范数在数组M的散度上计算RL算法的总变化正则化因子 ScriptLRTV.m：针对几种模式，迭代次数和TV系数值的给定输入，迭代调用RLTV_SVdeconv（）函数的示例脚本。 makeEdgeA

在现代机械加工领域，槽轮作为间歇运动机构的重要组成部分，其精密加工质量直接影响到整个机械设备的运行性能。随着数控技术的广泛应用，利用FANUC-0i-MC系统进行槽轮的数控加工已成为一种高效和精确的加工方式。本文将详细介绍槽轮数控加工的工艺设计、对刀操作方法、编程方法及程序传送方法，为广大机械加工工程师提供指导与参考。 槽轮的加工前准备是至关重要的一步。槽轮毛坯一般经过车床和钻床的预处理，以确保其在数控加工前已达到一定的初始尺寸和形状精度。以40CrMo钢锻件为例，选择立式加工中心作为外轮廓加工的设备。装夹时，借助铣床用自定心三爪卡盘实现对槽轮毛坯的稳固装夹，有效避免装夹过程中的误差。 接下来，是槽轮加工工艺的分析。加工工艺的设计需要根据零件的尺寸精度和表面粗糙度要求来定制。通常情况下，为保证加工质量，会采取粗铣后精铣的策略。在粗加工阶段，选用12mm的三刃高速钢立铣刀，以较快的进给速度和较高的进给量进行材料去除。而在精加工阶段，为了得到较好的表面质量，选用10mm的四刃高速钢立铣刀，并采用较低的进给速度和切削深度。 对刀操作是确保数控加工精度的决定性因素之一。FANUC-0i-MC系统支持多种对刀方式，其中试切法和打表找正法是常见的两种。试切法是通过实际切削一小部分材料来测量和调整刀具位置，以便获取准确的对刀数据。打表找正法则通过百分表校准工件与机床坐标系的关系，从而确定刀具相对于工件的位置。在对刀过程中，将槽轮上表面中心位置设定为编程坐标系原点，确保工件坐标系与编程坐标系的一致性，从而提高加工精度。 编程方面，槽轮轮廓的复杂性要求进行精确的刀具路径规划。在刀具路径的选择上，顺铣是最常见的策略，因为它能有效减少刀具的磨损，并提高加工表面的质量。在编程时，必须考虑刀具直径、进给速度、主轴转速等多种参数，通过优化切削条件，以达到最佳的加工效果。 程序传送是数控加工流程的最后一步，也是保证加工顺利进行的重要环节。FANUC-0i-MC系统提供了多种程序传输方式，包括通过RS232串口连接、USB接口、局域网传输等多种数据通信方式。这些便捷的程序传输方式不仅可以快速实现程序的输入和存储，还能有效保障加工过程中的数据安全。 总结而言，槽轮在FANUC-0i-MC系统支持下的数控加工流程，涵盖了从工艺设计到实际操作的各个关键环节。本文通过对槽轮的工艺分析、对刀操作方法、编程策略以及程序传输方式的详细阐述，为类似复杂零件的数控加工提供了宝贵的经验和技术支持。通过合理的工艺分析、精准的对刀操作、高效的编程策略和可靠的程序传输，可以显著提高槽轮类零件的加工精度和生产效率，从而满足自动化设备对高质量间歇运动机构的严苛要求。

hdclonepro 4[坏道硬盘数据拷贝工具] 较为不错的的工具,可以分区对分区,分区对镜像,镜像对分区,硬盘对硬盘,硬盘对分区,多种模式。 压缩包内img可以直接制作U盘启动盘，进入safe mode，对硬盘有一个保护作用。

本文通过LMDI方法和LEAP模型对湖南省（中国）的能源消耗进行了深入分析。研究的主要目的是全面分析影响湖南省能源消耗的各种因素。为此，文中首先采用了LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）方法，将2006年至2015年湖南省三个产业的总能源消费增长分解为规模效应、结构效应和效率效应三个方面。接下来，文中利用LEAP系统，建立了LEAP-湖南模型，并设置基准情景、规模效应、结构效应、效率效应及综合调整情景，以此来分析这三种效应对总能源消费的深远影响。LMDI方法是一种被广泛认可的能量分解技术，它能够定量地解析能源消费变化的各个驱动因素。在本文中，LMDI方法被用来识别并量化对湖南省能源消费增长有影响的主要效应。具体来说，规模效应是指由于经济活动总量的扩张而导致能源需求的增长；结构效应涉及产业结构变化对能源消费的影响；而效率效应则是指通过改进能源使用效率而减少能源消耗的趋势。LEAP模型，即Long-range Energy Alternatives Planning System，是一款用于能源规划和分析的软件工具。它可以通过构建能源需求和供给的动态模型，模拟和评价不同能源政策情景下的能源系统发展轨迹。在本研究中，LEAP-湖南模型被用来模拟基准情景下的能源消费模式，并进一步分析在不同的调整情景下，规模效应、结构效应和效率效应对能源消费总量的综合影响。通过对湖南省能源消费的LMDI分解分析，研究发现规模效应是促进能源消费快速增长的主要驱动力。换句话说，随着地区经济规模的扩大，能源需求也相应地增加。另一方面，结构效应和效率效应对能源消费的贡献则较为复杂，它们可能既有助于提高能源使用效率，也可能在某些情况下导致能源消耗的增加。这种分析方法对于理解湖南省乃至中国其他省

JavaSpider项目是一个基于Java开发的网络爬虫框架，它的核心目标是通过自动化的方式抓取互联网上的数据，并对这些数据进行深度分析，以揭示社会发展的动态和趋势。在本项目中，JavaSpider主要针对两个特定的网站——58同城和新浪微博，进行数据采集，从而获取关于居民买卖活动以及社会热点信息的数据。 1. **Java编程基础**： - **对象与类**：JavaSpider项目基于面向对象编程思想构建，其中的每个功能模块都可能封装为一个类，如爬虫类、解析类等。 - **异常处理**：在网络爬虫过程中，可能会遇到各种网络异常，如连接错误、超时等问题，因此异常处理机制是必不可少的，Java提供了丰富的异常处理结构来确保程序的健壮性。 - **多线程**：为了提高爬取效率，JavaSpider可能采用了多线程技术，让多个爬虫任务并行执行。 2. **网络爬虫技术**： - **HTTP协议**：JavaSpider使用HTTP协议与服务器交互，发送GET或POST请求获取网页内容。 - **HTML解析**：项目中可能使用了如Jsoup这样的库来解析HTML文档，提取所需数据。 - **URL管理**：爬虫需要管理已访问和待访问的URL，防止重复抓取和无限循环。 - **Cookie和Session处理**：对于需要登录才能访问的网站，如新浪微博，JavaSpider可能需要模拟用户登录并处理Cookie和Session。 3. **数据处理与分析**： - **数据清洗**：抓取到的数据往往包含噪声，需要通过正则表达式、DOM操作等方式进行清洗。 - **JSON解析**：如果网站返回的是JSON格式的数据，JavaSpider会使用Gson或Jackson库进行解析。 - **数据分析**：项目可能使用了如Apache Spark或Pandas进行大数据分析，以发现数据背后的模式和趋势。 - **数据可视化**：结果可能通过ECharts、Matplotlib等工具进行可视化展示，帮助理解社会发展和新闻热点。 4. **58同城数据分析**： - **房源和招聘信息分析**：JavaSpider可以抓取58同城上的房源和招聘信息，通过分析价格、地点、发布时间等数据，了解不同城市的房地产市场和就业状况。 5. **新浪微博和社会热点**： - **微博抓取**：JavaSpider可能通过API接口或直接爬取网页抓取微博内容，包括用户、话题、热门微博等。 - **情感分析**：对抓取的微博文本进行情感分析，了解公众情绪变化。 - **话题热度追踪**：通过分析微博的转发、评论、点赞等数据，评估社会热点话题的影响力。 6. **项目结构与版本控制**： - **Maven/Gradle构建**：项目可能使用Maven或Gradle进行依赖管理和构建。 - **Git版本控制**：项目文件名“JavaSpider-master”暗示项目使用Git进行版本控制，便于协作和代码回溯。 总结来说，JavaSpider是一个全面的Java爬虫项目，涵盖了网络爬虫的基础技术，如HTTP请求、HTML解析，同时也涉及到数据处理、分析和可视化，以及特定领域的应用，如58同城的数据挖掘和社会热点追踪。通过这样的项目，开发者不仅可以提升Java编程能力，还能深入理解网络爬虫的工作原理和数据分析的方法。

LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制（Gating Mechanism）和记忆单元（Memory Cell）来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件： 记忆单元（Memory Cell）：记忆单元是LSTM的核心，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门（Input Gate）：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门（Output Gate）：输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地，它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为： 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果，如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。