氧含量对煤体低温氧化过程中自由基的影响

针对不同地质条件所形成的不同变质程度的煤体,为了探究矿井采空区不同氧含量对煤低温氧化过程中自由基变化的影响规律,通过配置不同氧含量的混合气体,测定褐煤、烟煤和无烟煤在不同氧含量下的自由基变化特性,从而对不同变质程度的煤体在不同氧含量下的自燃特性进行分析。结果表明:不同变质程度的煤体在无氧氛围下均能发生自由基反应;随着氧含量的增加,褐煤线宽升高,烟煤、无烟煤线宽降低,3种煤体的g因子、自由基浓度和自由基浓度相对增长率均增大。通过分析,提出以自由基浓度相对增长率和g因子代替自由基浓度来评价煤体的自燃氧化能力,且得出褐煤中的自由基反应较高变质程度的烟煤和无烟煤具有更强的氧气敏感性。

基于生成对抗网络的彩色图像去马赛克修复研究

针对传统生成对抗网络在图像去马赛克时存在梯度消失和网络结构欠缺对图像高阶特征学习的问题,提出一种基于生成对抗网络的彩色图像去马赛克改进算法,并确定去马赛克修复阈值.该方法借鉴Pix2Pix算法和SRGAN算法的结构特点,在Pix2Pix算法基础上加入VGG19内容损失计算进行改进;通过在数据集COCO(2014版)上批量添加10个规格的全局马赛克,然后以清晰图像和马赛克图像成对的方式输入网络进行训练.实验结果表明,改进算法Pix2Pix-VGG19在阈值9×9内,较Pix2Pix算法的PSNR值平均提高了0.3545,较SRGAN算法的PSNR值平均提高了1.5707,提升了彩色图像去马赛克的修复效果.

如何优化英语教学过程

英语作为一种语言,其学习方式同其他语言学习一样,是一个长期的不断积累的过程,不可能一蹴而就。而作为学习主场所的课堂,其教学过程如何实现最优化,才能使学生的语言学习更轻松、愉快呢？笔者认为,教学过程是由教学的双方各要素共同参与来完成的。下面笔者将从教与学的几个方面来进行论述。

基于Jieba分词的青城旅游景点本体构建研究与应用

针对游客在旅游网站上查询旅游景点不准确的问题,以青城为例研究了基于Jieba的旅游景点本体构建工作。首先,采用七步法结合“V”形开发过程构建本体;其次,基于每个景点实例进行相关文本数据收集,采用Jieba分词和基于词性的词频统计方式选择属性特征词,根据属性特征词对实例属性进行赋值;最后,根据相关评价指标对构建好的旅游景点本体进行评价。实验结果表明,与传统关键词匹配法相比,基于Jieba的青城旅游景点本体的查询方法提高了查询性能,使查准率、查全率和综合指标F_(1)值的均值分别提升了9%、7.6%和8.5%.