多级孔ZSM-5纳米晶团聚体分子筛的合成与优化研究

采用纳米粒子自组装策略,选择传统微孔模板剂四丙基氢氧化铵(TPAOH)为单一模板剂和廉价的硅溶胶为硅源,合成了多级孔ZSM-5纳米晶团聚体分子筛。考察了硅铝摩尔比和体系Na^(+)摩尔分数对纳米晶团聚体ZSM-5分子筛形貌的影响,并追踪了不同晶化时间下纳米晶团聚体的形成过程,最后利用XRD､SEM和氮气吸附/脱附等表征手段对所合成分子筛的性质进行分析。结果表明,低硅铝摩尔比有利于纳米晶团聚体分子筛的形成,同时合成体系中的Na^(+)对团聚体的形成具有重要作用。经优化调控后,小试可合成固体收率达94.2%的ZSM-5纳米晶团聚体分子筛,经3 L合成釜进行40倍的放大合成可成功获得高结晶度､高产率的产品。

“链接儿童与社会”园本课程建设探索——以佛山市南海区南海师范附属幼儿园为例

学前儿童社会领域的学习与发展过程是其社会性不断完善并奠定健全人格基础的过程,对学前儿童身心健康和其他各方面的发展都具有重要影响。以佛山市南海区南海师范附属幼儿园为例,简介其近30年来立足时代发展需求及本园发展实际,坚持问题导向,以幼儿园为链接点,融通家园社多方资源,构建“链接儿童与社会”园本课程建设探索历程,及其促进今后学前教育高质量课程建设与发展的可能启示。

考虑强化粗糙集属性的快递运输风险快速挖掘

快递运输过程中受自然天气变化以及交通情况等突发事件的影响,导致快递配送出现延迟。由于随机干扰因素较多,风险主次序列难以划分,提出基于强化粗糙集属性的快递运输风险挖掘方法。获取快递运输突发事件历史数据,剔除数据的噪声与冗余。构建风险相似度矩阵,提取突发事件历史数据的类别和特征。结合评价指标和其它行业运输风险评价特征,划分风险的主次序列。通过强化粗糙集方法,挖掘快递运输中不同决策属性间依赖关系,多层次挖掘快递运输风险。通过实验证明提出方法能够快速挖掘出快递运输中风险,明确发生事故的可能性与危险程度。

纳米聚集体ZSM-5分子筛的改性及其用于甲苯-乙醇烷基化高效合成对甲乙苯的研究

针对煤基乙醇与甲苯烷基化制对甲乙苯反应,选用纳米聚集体HZSM-5分子筛作母体催化剂,利用浸渍法并分别采用Si、P、Mg单组分与多组分复合对纳米聚集体分子筛进行改性,在固定床反应器上考察了其催化反应性能。结果表明,与普通HZSM-5分子筛相比,纳米聚集体HZSM-5分子筛催化甲苯-乙醇烷基化反应性能更佳;纳米聚集体HZSM-5分子筛经Si、P、Mg单组分改性后反应产物对位选择性得到提高,经复合改性后对甲乙苯选择性进一步提升,其中Si、Mg复合改性催化剂4Si-2Mg/HZSM-5具有最佳的催化效果,其乙醇转化率为100%,甲苯转化率可达11%以上,对甲乙苯选择性高达99%以上;经100 h长运转后,甲苯转化率逐渐下降至6.8%,而对甲乙苯选择性仍接近100%。

纳米聚集体ZSM-5分子筛应用于苯-乙醇烷基化制乙苯研究

针对苯与乙醇烷基化制备乙苯的反应,选用纳米聚集体HZSM-5分子筛为母体催化剂,采用固定床反应器考察了反应条件对催化性能的影响,筛选出最优反应条件,并评价了母体催化剂的稳定性;探究了Zn、Mg、P单组分改性以及Zn和Mg、P和Mg复合改性催化剂对反应性能的影响。结果表明,在苯/醇摩尔比为6、空速为6 h^(-1)、反应温度为350℃、载气流量为30 mL/min的条件下,催化剂连续反应300 h苯转化率保持在15%以上,乙苯选择性和乙基产物的选择性分别保持在96.3%和98.8%左右,但二甲苯的质量分数偏高,保持在490μg/g以上。母体催化剂经单组分改性后,苯-乙醇烷基化的副产物二甲苯质量分数均得到降低,经P和Mg复合改性具有更好的效果,苯转化率和乙基选择性分别为15.4%和99.6%,二甲苯质量分数可降低至241μg/g。

用户画像模型及其在图书馆领域中的应用

作为日益成熟的数据分析工具,用户画像全面、细致地刻画出用户全貌,可及时了解用户需求并进行精准服务,从而达到将数据转化为价值的最终目的。文章系统梳理了国内外关于用户画像建模方法的最新研究成果,对其在图书馆领域中的具体应用进行了阐述,并提出用户画像方法对我国图书馆行业的启示。

图书馆大数据知识服务情境化推荐系统研究

大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,如何从大数据中挖掘出与用户情境精准匹配的知识服务资源并及时推荐给相应用户,成为图书馆大数据知识服务亟待解决的问题。文章在系统回顾相关研究进展的基础上,提出图书馆大数据知识服务的情境化推荐系统框架结构,并通过融合图书馆用户的情境信息进行大数据知识服务的协同过滤推荐,由此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用Map Reduce的并行处理方式,以提高大数据的并行挖掘性能。

大学生英语在线学习平台持续使用行为影响因素研究

当前,大学生英语在线课程普遍面临学习完成率低、中途退出率高等问题。以感知互动性、内容质量、平台服务性为潜在基础变量,构建了大学生英语在线学习平台持续使用行为的影响因素模型,探究影响大学生英语在线学习平台持续使用行为的关键因素。研究结果表明:英语在线学习平台用户持续使用意向的影响因素主要为内容质量、感知互动性以及平台服务性,由此提出以内容质量为中心,重视用户使用体验、加强平台的互动性,提出合理定价推行定价机制的建议,从而提高大学生对英语在线学习平台的持续使用意向。

基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像研究

人工智能与深度学习技术为精准识别在线健康社区抑郁症患者奠定了基础.首先构建了基于TCNN-GRU深度学习的抑郁情感分类模型,进行在线健康社区实验数据集进行抑郁情感分类标注后,通过TCNN-GRU模型判别用户的抑郁症倾向;在此基础上,进一步提出抑郁指数的概念,通过对抑郁指数和患者抑郁程度两者关系的深度挖掘,由此建立基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像模型.实验结果表明,与传统的卷积神经网络模型、循环神经网络模型以及混合模型相比,TCNN-GRU模型在抑郁情感分类上能获得了更优的结果,基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像模型也能够从文本分析的角度准确识别用户的抑郁情感和抑郁状态.

基于用户画像的创新创业精准知识服务研究

"用户画像"理念为创新创业精准知识服务的实现提供了新思路与新途径。在互联网+、大众创业、万众创新的时代战略背景下,将精准服务元素融入创新创业的个性化知识服务领域,建立面向创新创业的用户画像模型,从画像视角深入挖掘用户创新创业的信息资源和知识服务需求,构建契合用户"双创"知识需求的精准知识服务模式,并围绕理念、资源、用户、服务等维度提出创新创业精准知识服务模式的实施与保障策略。

生态移民对生物多样性相关传统知识的影响

各民族在适应自然环境和从事生产生活实践中创造了丰富多彩的传统知识,移民使其传统生产生活方式发生变迁,千百年来形成的传统知识面临舍弃、失传、流失甚至丧失的风险.本文基于《生物多样性公约》框架下的传统知识分类体系,分析和探讨生态移民对生物多样性相关传统知识的影响,提出注重生态移民传统生物遗传资源的纵深管理、注重生态移民传统医药知识的政策支持、注重生态移民传统实用技术的传承、注重生态移民的传统文化保护、注重生态移民持有特色地理标志产品认证等建议,以期为推进生物多样性相关传统知识的保护和新时代生态文明建设中生物资源可持续利用提供参考和依据.

移动社交网络情境化推荐关键问题研究综述

近年来,面向大数据的移动社交网络情境化推荐成为个性化推荐领域的热点问题.针对移动社交网络情境化推荐面临的大数据多源异构、动态冗余以及价值稀疏特点,围绕大数据分治、大数据增量学习、大数据并行处理、情境信息融合与信任关系挖掘等方面分析了移动社交网络情境化推荐过程中的关键核心问题,在此基础上进一步梳理了该领域有待深入研究的难点与热点,同时对今后的发展趋势进行了展望.

论政府和社会资本合作项目合同争议的综合救济

PPP项目合同公法、私法的双重性质决定了合同争议包括民事争议、行政争议和特殊的民行交叉争议。面对如此复杂的争议,需要的不是民事、行政救济的分立,而是合作,思路上应变“取舍”为“综合”。如果合同产生的是民事/行政争议,则采用对应的民事/行政救济。如果产生的是民行交叉争议,考虑到一元救济既无法解决全部争议,又产生争讼、避讼风险,而分别审理本身难度较大且可能导致缠讼,因此应综合民行争议之关联、权益救济之需求与司法体制之现状,采用合并审理的办法,允许行政附带民事诉讼、民事附带行政诉讼。

非主权机构在全球环境治理中的作用及对中国的启示

本文重点分析和探讨了政府间国际组织、公民社会组织和跨国公司等主体在全球环境治理进程中的角色定位和发挥的作用,并结合中国国情需要提出了合理使用资金,扩大中国在政府间国际组织中的影响,建立配套机制,鼓励中国跨国公司在全球环境治理中发挥更大作用,加大扶持力度,帮助中国公民社会组织在全球环境治理中扮演更重要角色,加强各方合作,共同推动参与全球环境治理进程等建议,以期为中国企业和社会组织走出去提供借鉴和参考.

某轻型履带车辆起步工况下主离合器接合过程传动轴疲劳损伤研究

为确保履带车辆传动系统的疲劳可靠性,在车辆起步工况下对传动轴进行疲劳分析,确定了主离合器在接合过程中影响传动系统产生疲劳损伤的主要因素。建立车辆起步阶段动力学模型,获得整车传动系统载荷与主离合器接合位移关系。搭建履带车辆动态转矩测试平台,获取典型工况任务下传动系统试验数据。设计典型工况下主离合器的步进接合动态测试试验,采集传动系统在主离合器接合过程中传递的转矩数据。采用雨流计数法和雨流滤波法对原始数据进行处理,应用线性疲劳累计损伤理论,对主离合器在不同接合位移时的传动系统传动轴进行疲劳损伤计算,确定传动系统产生最大疲劳损伤时对应主离合器的接合状态。研究结果表明,主离合器接合过程中从动盘轴向移动速率变化最大的位移点是传动轴产生最大疲劳损伤的危险点,占全部接合过程总损伤的73.86%,损伤程度为接合过程中主离合器同步状态的2.87倍。

Pd/KL催化剂高效催化苯酚选择性加氢制环己酮的研究

以KL分子筛为载体,采用浸渍法制备了Pd/KL负载型催化剂,对比了不同载体的钯负载型催化剂的苯酚选择性加氢反应及反应条件等对其催化活性和产物选择性的影响。结果表明,催化剂载体性质对该反应的催化性能具有较大的影响,载体表面碱性较强时,催化剂表现出更高的催化活性;由于KL分子筛载体中特殊的阳离子分布(孔道中必须存在K^+),使分子筛表面呈碱性,因此表现出优异的催化性能。在反应温度为60℃、反应时间为6 h时,其苯酚转化率可达96.1%,环己酮选择性达到94.4%。

儿童糖尿病控制效果及影响因素研究

目的本研究旨在评估健康保险、家庭构成形式、胰岛素管理方式等因素的关系,并探究其对1型糖尿病儿童血糖控制的影响。方法采用回顾性研究,对在浙江省两家三级甲等医院内分泌科就诊的儿童糖尿病患者进行调查。结果有私人商业保险患儿的血糖控制水平明显优于社会保险患儿(p<0.05)。来自双亲家庭患儿的血糖控制水平明显优于单亲家庭患儿(p<0.05)。采用胰岛素泵治疗的患儿血糖控制水平明显优于常规治疗、强化治疗患儿(p<0.05)。私人商业保险、双亲家庭、胰岛素泵治疗均有利于提高1型糖尿病儿童糖化血红蛋白达标率,是血糖控制水平良好的保护因素(p<0.05)。结论保险类型和家庭构成形式影响1型糖尿病患儿的血糖控制和胰岛素管理。未来识别和探究相关的影响因素,如家庭教育、家庭成员支持和监督等,有利于改善高风险糖尿病患儿的血糖控制水平。

中国网络文学“走出去”现状及其背景下的译者主导研究新模式

随着社会文化语境的改变和互联网的兴起,中国文学呈现出多元化发展的趋势,网络文学业已成为当代中国文学的重要组成部分,成为中国文学"走出去"的一道新景观。在"一带一路"这一国家战略背景下,作为"讲好中国故事,传播好中国声音"的重要载体,我国网络文学的对外传播为增进中外文化交流拓展了新的空间和渠道,对助推中国文化软实力的输出和构建多元立体的当代中国形象有着不言而喻的重要意义。鉴于此况,通过对中国当代网络文学的译介与研究现状及发展趋势进行爬梳整理,发现并指出翻译行为与翻译研究各行各路的现状不利于翻译学科整体发展。尝试从研究框架构建、翻译模式遴选、翻译过程记录、读者意见收集、出版意向反馈五个方面构建译者主导研究模式,旨在启发更多的中国当代网络文学译介模式探索,以期最终形成切实可行的中国当代网络文学译介与传播机制。

Fault diagnosis of AMT gear shifting process based on semi-quantitative SDG model

In order to diagnose gear shifting process in automated manual transmission（AMT）,a semi-quantitative signed directed graph（SDG）model is applied.Mathematical models are built by analysis of the power train dynamic and the gear shifting control process.The SDG model is built based on related priori knowledge.By calculating the fuzzy membership degree of each compatible passway and its possible fault source,we get the possibilities of failure for each possible fault source.We begin with the nodes with the maximum possibility of failure in order to find the failed part.The diagnosis example shows that it is feasible to use the semi-quantitative SDG model for fault diagnosis of the gear shifting process in AMT.

在线社交活动中的用户画像及其信息传播行为研究

【目的/意义】大数据时代,社交媒体用户的碎片化信息痕迹为刻画在线社交活动中的用户画像并揭示其信息传播行为提供了依据。【方法/过程】通过对微博、QQ群、天涯论坛、人人网等社交平台的深入挖掘,构建了在线社交活动中的用户画像模型,并对其信息传播行为的时间统计特征进行实证分析。【结果/结论】研究结果表明,在社交媒体用户的发布行为中,时间间隔服从重尾分布,其活跃程度与幂指数正相关,与时间间隔宽度负相关;而时间间隔的重新标度方法则在一定程度上消除了不同活跃程度个体所造成的影响;在交互行为中,时间间隔服从重尾分布,可用幂指数近似刻画,交互行为表现出"强阵发"特征,在一定程度上存在预测性。