摘要：首先介绍了某自锚式独塔悬索-斜拉协作体系桥梁的概况、主缆线形、吊索和拉索索力测试,然后介绍了静载试验和试验结果,最后分析该类桥梁的自振频率和振动响应。分析结果表明:(1)主梁线形基本达到设计成桥线形的要求;(2)大部分斜拉索索力基本与设计索力值较为接近;(3)静动载试验结果表明,该桥满足设计荷载等级要求。

摘要：厦门某高层建筑筏板下分布有不同性质的岩土层,且各岩土层的承载力较高,若采用常规桩筏基础,地基土承载力得不到利用,造成浪费。本文通过在残积土层下部设置10根人工挖孔桩来弥补其承载力的不足,其他区域则采用天然地基的方案。通过有限元数值计算验证了在人工挖孔桩桩顶设置变形调节装置来调节不均匀沉降是合理的。目前本工程已进入上部结构的施工阶段,其设计理念可供同类工程参考。

摘要：为了解日常洗护与衣物色彩稳定性之间的关系,探究了织物种类、洗涤剂特性、洗护方式、洗护参数对其的影响。结果表明:日常洗护过程衣物色彩稳定性与染料种类、纤维成分、洗护方式、洗涤剂特性均存在一定的关系;其中,使用直接性染料染色衣物的色彩稳定性明显差于活性染料;合成纤维的色彩稳定性优于天然纤维;超声波清洗、微纳米气泡清洗、微纳米+超声波清洗方式比传统的机械搅拌和手洗,更容易出现沾色和褪色现象;碱性洗涤剂(洗衣粉、皂片)比中性洗涤剂(洗衣液)更易产生沾色和褪色,且其用量与褪色成正比,与沾色成反比;洗护时间、洗护转速显著影响衣物色彩稳定。

摘要：为明确影响御寒纺织服装制品保暖性的主要因素,以絮填类纺织服装制品为例,借助YG(B)606E型保温仪,探究御寒纺织服装制品自身特性、洗护方式、洗护设备参数组合及洗涤剂产品与其保暖性的关系。研究发现:制品自身特性方面,絮填材料种类及其填充量是影响御寒纺织服装制品保暖性的主要因素(P0.05);日常使用洗护过程方面,影响显著程度依次为洗护方式>洗护设备参数组合>洗涤剂产品,且均相对显著(P<0.01),尤其是以羽绒材料作为絮填材料的纺织服装制品,在日常使用洗护过程方面的该趋势更明显。研究结果可为洗衣机厂家研发适合絮填类纺织服装制品的洗护程序提供参考,也可为消费者正确洗护此类制品提供指导。

摘要：为系统探究服装图案设计与消费者情绪反应的关系,从量化理论角度,以儿童针织套头毛衫为例,借助PAD情绪模型,通过图案造型、图案内部结构特征、图案组合搭配及被试者性别等变量对服装图案整体设计效果与消费者情绪反应进行评测。结果表明,4个变量均会不同程度影响服装图案整体设计效果与消费者情绪反应,其显著程度依次为图案造型>被试者性别>图案组合搭配>图案内部结构特征。此外,还发现不同图案造型有其自身的情绪属性,其情绪属性取决于图案内部结构线条及寓意;在消极图案元素周围增加积极图案元素,可提高消费者的积极情绪,同时提高消费者对其组合设计方案的接受度和满意度。此结论可为服装设计师设计出更契合消费者审美需求的图案形式提供理论参考和数据支撑。

摘要：为研究滚筒洗涤参数对不同绗缝线迹的羽绒制品洗涤后服用性能的影响,系统探究在不同水温、水位、主洗时间、洗涤转速、脱水时间等洗涤参数组合下,直线、斜线、折线、交叉、弧线五种绗缝线迹羽绒制品的保暖率、钻绒率、蓬松度和外观保型性。研究发现:不论何种绗缝线迹的羽绒制品,只要经过家庭滚筒洗涤护理后,其保暖性、钻绒性和蓬松度均会发生不同程度的下降,但其外观保型性差异不大;五种绗缝线迹中,交叉直线和曲线线迹的各项性能下降相对较小,表明这两种是更适合羽绒制品采用的绗缝线迹;主洗时间、主洗转速、脱水转速、脱水时间对其洗后各项服用性能影响较显著,而水温和水量对其影响不大。其结果即可为洗衣厂家研发适合羽绒制品日常护理的洗护程序提供指导,也可为设计师从日常护理角度进行绗缝线迹设计提供参考。

摘要：以分别沾染奶渍、食物残渣、油渍、汗渍及泥渍的婴儿纯棉针织连体衣作为实验样品,探究了不同水温、水量、洗涤时间、洗涤转速、漂洗次数、洗涤剂用量对洗净率的影响。研究发现各洗涤参数对不同污渍洗净率的影响不同:奶渍洗净率影响因素显著关系从大到小依次为洗涤剂用量、洗涤时间、漂洗次数、水温、水量、洗涤转速;食物残渣洗净率影响因素显著关系从大到小依次为水量、洗涤转速、漂洗次数、洗涤时间、洗涤剂用量、水温;油渍洗净率影响因素显著关系由大到小依次为水温、洗涤剂用量、洗涤转速、洗涤时间、漂洗次数、水量;汗渍洗净率影响因素显著关系从大到小依次为漂洗次数、水量、洗涤转速、洗涤时间、洗涤剂用量、水温;泥渍洗净率影响因素显著关系从大到小依次为水量、洗涤剂用量、漂洗次数、洗涤转速、洗涤时间、水温。研究结果可为洗衣机厂家研发适合不同污渍的洗护程序提供指导,为正确洗护沾染污渍的衣物提供参考。

摘要：交易风险预测是近年来电子商务和互联网金融领域关心的一个话题。传统的风控方法是基于具体规则来制定的,不能满足大数据时代应用的需要。比较流行的方法是先基于统计的特征挖掘,再基于特征进行模型训练,这也是比较传统的机器学习方法的工作模式。本文将改变传统的人工设计数据特征维度的方法,从图结构中自动地挖掘出特征,再结合最新机器学习Light GBM框架中的分类模型,进行用户交易风险分析。比传统的利用黑名单控制、基于统计特征分析的方式效果更好。同时,结合图的结构特征挖掘的方式在标签样本稀疏的情况下,效果也比传统方式更好。

摘要：目的:介绍国内外主要视觉假体研究小组的研究进展,讨论了视觉假体研究的重点与难点。方法:回顾并分析了植入在视皮层、视神经、视网膜的三种视觉假体的功能特点和其优缺点。结果:视觉假体在未来发展的最大障碍已不再是假体的设计加工和手术技术,而是如何在假体与大脑之间进行有效信息传递。结论:目前视觉假体仍未能满足失明患者日常需要,开发具有完整功能的视觉假体有着广阔的空间。

摘要：为解决目前羽毛绒材料定价主要依据经验而缺乏理论支撑和预测精度较低的问题,本文提出利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法对羽毛绒材料价格进行自定义研究,以2015年-2020年6年的羽绒金网数据为依据,对其构建模型进行训练求解,并与线性自回归移动平均(ARIMA)数理统计模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)浅层机器学习模型预测效果进行对比分析。结果表明:在长期预测中,预测精度从高到低依次为ARIMA模型、LS-SVM模型、LSTM深度学习预测模型;在短期预测中,预测精度从高到低依次为LSTM深度学习预测模型、LS-SVM模型、ARIMA模型。同时还发现:无论长期短期预测中,不同种类的羽毛绒价格预测精度趋势相同,即预测精度仅与资本属性有关,与资本所述类别无关。研究结论既可为羽毛绒企业进行羽毛绒材料准确定价提供理论依据,也为人工智能技术广泛应用于量化投资领域提供实践经验。