摘要：针对莒山煤矿ZF302工作面下部近距离巷道,运用先进的理论依据,科学的研究方法,对巷道加固进行设计,回采过程中通过现场实测表明,该研究设计合理,安全可靠,为类似条件下的巷道工程提供了借鉴经验。

摘要：车联网对于超高可靠与低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC)具有严格的要求,特别对于车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)场景,URLLC对传输管理交通状况至关重要.3GPP Cellular-V2X(C-V2X)作为现在支撑车联网URLLC主流的无线技术,仍存在技术挑战.为进一步提升通信性能,本文在V2I场景下,基于车载终端、路侧单元(Road Side Unit,RSU)与边缘计算车联网服务器(Internet of Vehicles Server,IoV Server)的交互,设计了一种基于C-V2I规范的智能信道估计框架.在IoV Server中,本文提出了一种基于深度学习的信道估计算法,该算法利用一维卷积神经网络(One Dimensional Convolution Neural Network,1D CNN)完成频域插值和条件循环单元(Conditional Recurrent Unit,CRU)进行时域状态预测,通过引入额外的速度编码矢量和多径编码矢量跟踪环境的变化,对不同移动环境下的信道数据进行精确训练.最后通过系统仿真与分析表明,所提算法能够通过信道参数编码追踪不同高速移动环境下的信道变化,实现对信道数据的精确训练.与车联网代表性信道估计算法相比,所提算法提升了信道估计精度,降低了误码率和增强了鲁棒性.

摘要：目的响应面法优化回流提取玛咖总黄酮的工艺条件。方法在单因素试验结果的基础上,以玛咖总黄酮收率为指标,应用响应面法考察提取时间、液料比和乙醇浓度对回流提取玛咖总黄酮收率的影响,根据Box-Behnken中心组合试验设计原理,建立回归模型,进行响应面分析。结果玛咖总黄酮回流提取最佳工艺条件为:液料比为26:1,乙醇体积分数为71%,单次回流提取时间为2.2 h,提取2次,总黄酮收率可达0.843%。结论响应面法可较好地优化玛咖总黄酮的提取条件,得到的回归方程与试验结果拟合性好,可为工业大生产提取玛咖总黄酮提供一定的参考。