我国胶粘剂工业现状及应用进展

介绍了我国胶粘剂工业的现状以及各类胶粘剂的应用进展,其中主要包括环氧树脂胶粘剂,聚氨酯胶粘剂,有机硅胶粘剂,以及耐高、低温等特种胶粘剂,并对国内胶粘剂市场的前景作出了展望。

2006-2007年国内外不饱和聚酯树脂工业进展

综述了2006-2007年国内外不饱和聚酯树脂和原料的生产、供应、消费以及产能扩充情况。介绍了不饱和聚酯复合材料研究及应用进展、不饱和聚酯节能降耗、环保新工艺及在提高不饱和聚酯树脂力学性能、耐热性、防腐蚀性、阻燃性方面的研究进展以及新型水性光固化不饱和聚酯树脂。

2007-2008年国外不饱和聚酯工业进展

综述了2007-2008年国外不饱和聚酯(UPR)的生产、供应和消费情况。介绍了UPR胶衣树脂及制品、UPR复合材料研究应用进展,UPR环保新工艺及在提高UPR阻燃性及力学性能方面的技术进展。

零售业态的变革规律研究

零售业态是社会流通体系的重要组成部分,零售业态的变革与发展既受诸如经济水平、购买行为、市场竞争及技术进步等外部因素的影响,又有自身内在的变化规律。本文拟分析零售业态变革的动因与相关规律,并对我国零售业态的未来发展趋势作出预测。

基于多维注意力机制的单通道语音增强方法

基于深度学习的单通道语音增强技术能有效改善语音增强的质量,但在低信噪比环境下,语音增强的效果不能令人满意.为了改善低信噪比下单通道语音增强的质量,提出一种多维注意力机制(Multi-Dimensional Attention Mechanism,MDAM),通过将通道注意力和全局、局部时间注意力进行级联,充分挖掘深度神经网络各通道间语音特征的长短时相关性.在此基础上,设计了基于多维注意力机制的时域语音增强网络MDAM-Net,采用跳跃连接的编解码结构获取深层语音特征,并采用MDAM充分关注干净语音特征在网络通道间、时间方向上全局与局部范围的变化差异,可以更好地建模语音特征的上下文联系.仿真实验的结果表明,在保持较低模型参数量条件下,MDAM-Net在VoiceBank-DEMAND公开数据集上增强语音的PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)评分可以达到3.25.在低信噪比条件下,增强语音质量显著优于已有的单通道语音增强模型.

2007～2008年世界塑料工业进展

收集了2007年7月～2008年6月世界塑料工业的相关资料,介绍了2007～2008年国外塑料工业的发展情况,提供了世界塑料产量、消费量及全球各类树脂的需求量及产能情况。按通用热塑性树脂(聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯、聚氯乙烯、ABS树脂)、工程塑料(尼龙、聚碳酸酯、聚甲醛、热塑性聚酯、聚苯醚)、特种工程塑料(聚苯硫醚、液晶聚合物、聚醚醚酮)、通用热固性树脂(酚醛、聚氨酯、不饱和聚酯树脂、环氧树脂)不同品种的顺序,对树脂的产量、消费量、供需状况及合成工艺、产品应用开发、树脂品种的延伸及应用的进一步扩展等技术作了详细介绍。

基于Transformer的单通道语音增强模型综述

深度学习可以有效地解决带噪语音信号与干净语音信号之间复杂的映射问题,改善单通道语音增强的质量,但是增强语音的质量依然不理想。Transformer在语音信号处理领域中已得到了广泛应用,由于集成了多头注意力机制,可以更好地关注语音的长时相关性,该模型可以进一步改善语音增强效果。基于此,回顾了基于深度学习的语音增强模型,归纳了Transformer模型及其内部结构,从不同实现结构出发对基于Transformer的语音增强模型分类,详细分析了几种实例模型。并在常用数据集上对比了Transformer单通道语音增强的性能,分析了它们的优缺点。对相关研究工作的不足进行了总结,并对未来发展进行展望。

2008～2009年世界塑料工业进展

收集了2008年7月～2009年6月世界塑料工业的相关资料,介绍了2008～2009年国外塑料工业的发展情况,提供了世界塑料产量、消费量及全球各类树脂的需求量及产能情况。按通用热塑性树脂(聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯、聚氯乙烯、ABS树脂)、工程塑料(尼龙、聚碳酸酯、聚甲醛、热塑性聚酯、聚苯醚)、特种工程塑料(聚苯硫醚、液晶聚合物、聚醚醚酮)、通用热固性树脂(酚醛、聚氨酯、环氧树脂、不饱和聚酯树脂)不同品种的顺序,对树脂的产量、消费量、供需状况及合成工艺、产品应用开发、树脂品种的延伸及应用的进一步扩展等技术作了详细介绍。

2008-2009年国外不饱和聚酯工业进展

介绍了2008-2009年国外不饱和聚酯树脂(UPR)企业的运营情况,主要原材料(苯酐、顺酐)的市场概况,综述了UPR复合材料的研究及应用进展,新型不饱和聚酯的开发以及树脂力学性能方面的改进研究进展。

国外不饱和聚酯树脂产业现状剖析

不饱和聚酯树脂（UPR）是热固性树脂中用量最大的树脂品种之一，也是玻璃纤维增强材料（FRP）制品生产中用得最多的基体树脂。UPR生产工艺简便，原料易得，耐化学腐蚀，力学性能、电性能优良，可常温常压固化，具有良好的工艺性能，广泛应用于建筑、防腐、汽车、电子电器等多种复合材料领域。

U-net网络中融合多头注意力机制的单通道语音增强

在低信噪比和突发背景噪声条件下,已有的深度学习网络模型在单通道语音增强方面效果并不理想,而人类可以利用语音的长时相关性对不同的语音信号形成综合感知。因此刻画语音的长时依赖关系有助于改进低信噪比和突发背景噪声下的增强性能。受该特性的启发,提出一种融合多头注意力机制和U-net深度网络的增强模型TU-net,实现基于时域的端到端单通道语音增强。TU-net网络模型采用U-net网络的编解码层对带噪语音信号进行多尺度特征融合,并利用多头注意力机制实现双路径Transformer,用于计算语音掩模,更好地建模长时相关性。该模型在时域、时频域和感知域计算损失函数,并通过加权组合损失函数指导训练。仿真实验结果表明,TU-net在低信噪比和突发背景噪声条件下增强语音信号的语音质量感知评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)和信噪比增益等多个评价指标都优于同类的单通道增强网络模型,且保持相对较少的网络模型参数。