摘要：西安市翠华山山崩区具有规模大、面积广 ,组合好 ,地学科考价值高的特点 ;开发山崩旅游资源是保护山崩景观和旅游业综合发展的需要 ;提出以可持续发展的思想综合开发、景观设计与周围环境相协调、加强宣传、与西安市人文旅游资源进行联合促销和提高管理人员的素质等建议。

摘要：国内外研究及设计规范大多采用棱柱体或圆柱体作为混凝土轴心抗压强度的标准试件,对长方柱的抗压强度研究较少。通过对16组不同尺寸的混凝土长方柱的轴压试验,研究其极限荷载及抗压强度。结果表明:长方柱混凝土抗压强度随着长、宽、高的增加而降低,具有明显的尺寸效应;并通过分析拟合得到轴心抗压强度的尺寸效应修正系数,轴心抗压强度修正值和极限荷载修正值均与试验值较为接近。

摘要：近年来,我国建筑行业持续快速发展,但是在工程建设中施工员或质监员对钢筋混凝土结构工程质量监督检查要点认识模糊、存在纰漏,在施工现场进行质量检查时存在未察觉或未发现问题的情况,导致施工中使用的材料与设计单位设计要求不符,使工程存在质量隐患。对此,本文针对一些钢筋混凝土结构工程质量检查的相关要素进行了简单的阐述,以提高工程施工质量,确保工程高质量完成。

摘要：现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了一种场景图多粒度遮挡特征增强算法,对原始场景图进行多粒度随机遮挡,扩充训练数据,并从遮挡后的场景图中生成具有多样化信息的虚拟特征,最后利用生成的虚拟特征增强真实特征中的行人表征。进一步,基于生成对抗学习,该文设计了多粒度特征对齐模块,用于对齐遮挡图像特征和原始图像特征,保持两者语义一致性。实验结果表明,在CUHK-SYSU和PRW数据集上,该算法能够显著提升行人搜索任务的搜索精度。

摘要：应用工程设计方法,结合数值模拟,设计了一种带有边界层吸除型式的超声速轴对称进气道,对进气道内流场进行了数值模拟研究,并且进行了风洞实验。研究发现,对进气道中心锥边界层进行合理流量的吸除可以明显提高进气道的总压恢复,增强了进气道的稳定工作的能力。从试验数据可知,在Ma=4.0时,进气道临界总压恢复系数达到了0.43,与不吸除比较,比常规同类进气道的临界总压恢复系数(σ=0.33)提高了约30%。通过对数值模拟结果与风洞实验结果的对比可知,二者能够基本吻合。

摘要：从化学反应和传热两个方面考虑,建立了生物质间接供热气化模型,包括化学反应和传热两个子模型。化学反应子模型可以预测产气主要成分以及气化反应需要的热量,而传热子模型则可以估算热管的总热阻和传热功率。在模型分析基础上,开发设计了热管式生物质气化炉,并对化学反应子模型进行了验证。结果表明生物质间接供热气化模型成功地预测了产气主要成分,在利用热管间接供热的生物质气化产气中氢气含量在50%～60%之间,并且气体热值较高,可达10MJ.m-3。

摘要：相比人工提钩,自动提钩技术具有更快的响应速度、更精确的控制能力,能够适应更高的推峰速度,可以提升驼峰的解体作业效率。而更高的推峰速度意味着更大的车组初始动能、更短的车组溜放间隔时间,同时也对驼峰溜放部分纵断面提出了新的要求。为研究自动提钩技术对驼峰溜放部分纵断面的影响,本文以推峰速度最大、累计加权溜放时间最小、优化区域高度最低为优化目标,以坡段数量、坡度、变坡点坐标为决策变量,以变坡点位置、分路道岔最大允许入口速度、优化区域末端最小速度等为约束条件,构建基于自动提钩的驼峰溜放部分纵断面设计多目标优化模型,并设计求解算法。仿真计算结果显示,与既有方法相比,本文提出的优化模型中的纵断面方案,推峰速度提高9.5%,累计加权溜放时间减少6.0%,优化区域高度降低4.6%,驼峰总体作业效率提升7.6%,平均制动能耗降低约151 kJ/辆。研究内容可为自动提钩技术的驼峰纵断面改造提供理论依据。

摘要：采用热管技术对传统生物反应器进行革新,自主开发出一种适用于多种生物反应的新型生物反应器,提出了将热管本身作为搅拌轴的设计思想,同时以计算流体力学(CFD)为基础建立旋转热管生物反应器的数学模型,计算了不同雷诺数下此类搅拌轴的功率准数,并得到了功率曲线。采用标准k-ε湍流模型成功模拟了反应器内的速度分布,为反应器的优化设计提供了基础。

摘要：在现有生物反应器的基础上,结合生物反应的特点,采用热管技术高效取热,研究开发出一种新型旋转热管生物反应器。该反应器采用热管本身作为搅拌轴,热管蒸发段置于生物反应器内,冷凝段采用旋转强制风冷。建立了旋转热管生物反应器的试验装置,以水为模拟介质,在不同操作条件下对用作搅拌轴的旋转热管的传热性能进行试验研究,结果表明所设计的旋转热管能有效地驱除生物反应热,并得出了旋转速度及反应温度对旋转热管传热性能的影响关系,这为选取用于高效取热的传热性能最佳的旋转热管提供了试验依据。

摘要：针对广告点击率预估模型难以有效捕捉高阶特征组合的非线性关系且模型复杂度较高、实际应用困难的问题,从模型预估准确度和模型实用性出发,提出了基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型。该模型无需特征工程,利用多头注意力机制对全局特征的有效采样与预组合,结合深度神经网络(DNN),更好地捕捉全局高阶特征组合的非线性关系;结合残差网络对复杂网络的优势,提高深度神经网络的收敛效率,避免模型过拟合;经模型蒸馏得到轻量化模型,可以更好地应用于实际场景。在Avazu数据集上实验表明,该模型的预估准确率和运行速度均有优异表现。