本文提出了一种基于旋转双盘同步法的单程光速测量新方法,以及它在高端集成电路质量检测中的应用。通过两个同轴旋转圆盘与激光发射器的精密配合,利用光信号在双盘间的通过性变化推导光速值,同时标定并检验高端集成电路光路的金属杂质纯度导致的通透性与折光角度的一致性,硅微粉的8N等级高纯度和均匀粒径分布使其能够有效提高光学仪器的精度,减少测量误差。实验装置避免了传统回路法对往返光路各向异性导致的光速一致性的依赖,理论推导表明光速与转速满足线性关系c = 10mωc/0.01˚。本方法为单程光速测量及相对论基础假设检验提供了新思路,也为高端量子光芯片的前沿创新设计与严苛质量检验提供了简单实用的实施方案。
鼓泡流化床燃烧技术作为沸腾燃烧的一种,是近几年发展起来的一种新型高效的燃烧技术,因鼓泡流化床焚烧炉下部为砂床区,砂床区布满了足量的石英砂,石英砂具有巨大的蓄热能力,且炉墙为绝热设计,使床温较为稳定,特别适合污泥等热值和含水变化大的物料的燃烧,与其他污泥燃烧方式相比鼓泡硫化床具有燃料适应性广、燃烧效率高、负荷调节性能好、低负荷稳燃性好、安全性能高等特点。污泥焚烧的烟气中含有大量的二氧化硫、氮氧化物、氯化氢等,不同的污染物需针对不同的处理方式。本文主要针对鼓泡流化床炉内添加碳酸钙进行脱硫进行了研究,同时在实际工程中进行了相关实验,结果证明鼓泡流化床通过在炉内添加碳酸钙来脱硫,最经济合理的Ca/S摩尔比为1.5。当Ca/S摩尔比为1.5时,炉内脱硫效率可达到55.8%,同时吸收塔补充浆液量也有较大幅度的降低,从最初的4.35m3/h减少到1.92m3/h,极大地减缓了后续湿法脱硫的压力,延长了设备的使
随着科技的快速发展,AIGC技术在教育创新中发挥着越来越重要的作用。当前,大学生群体普遍面临就业难的问题,他们迫切需要更加个性化和精准的学业规划以提升就业竞争力。本研究通过利用AIGC技术构建个性化智能导学助手,该助手能够综合考虑学生的专业背景、兴趣偏好以及就业岗位意向等多维度因素,为每位学生量身定制专属的学业规划方案。通过精准匹配课程、课程问题解答、规划学业发展路径等方式,旨在全面提升大学生的综合素质和就业竞争力,帮助他们在毕业后顺利进入理想的职场环境。不仅在理论上探讨了AIGC技术与教育领域的深度融合,还为AIGC在教育场景中的应用提供了实践案例。这一成果不仅有助于推动教育模式的创新与变革,还为高校和教育机构在个性化教育改革中提供了可借鉴的经验和思路,具有一定的实践意义。
自粘接流动树脂因其无需额外粘接剂即可实现牙科修复中的持久黏合,因此它在牙科应用中的优势包括简化操作步骤、缩短治疗时间、降低牙本质敏感等,这些优势最大的目的便是给患者带来良好的医疗体验,减少医患纠纷,使患者更容易去接受。本文总结了近年来各种自粘接流动树脂在组成、性能、黏接机制及其改性研究方面的进展。不同自粘接流动树脂基质、填料及功能单体的优化不仅提高了材料的机械强度、流动性和耐久性,还提升了其与牙釉质、牙本质的黏接性能。此外,自粘接流动树脂中的纳米填料、抗菌剂和抗氧化剂的引入进一步增强了其临床效果。在未来的研究中,进一步探讨材料的生物相容性、长效稳定性及抗菌性能,将有助于推动自粘接流动树脂在口腔医学领域的应用与发展。
随着城市建设的不断发展,老旧建筑的安全问题日益引起人们的关注。本文通过文献综述的方式,研究了智能化消防技术在老旧建筑安全保障中的应用。首先,介绍了老旧建筑存在的安全隐患和智能化消防技术的发展现状。其次,分析了智能化消防技术在老旧建筑安全保障中的优势,包括实时监测、智能预警、远程控制等功能,以及其在提升老旧建筑火灾安全性能方面的作用。然后,结合相关研究成果,探讨了智能化消防技术在老旧建筑改造中的具体应用案例,并总结了其在提高老旧建筑消防安全水平、降低火灾风险等方面的效果。最后,指出了当前智能化消防技术在老旧建筑安全保障中仍面临的挑战,并对未来研究方向提出了建议。通过本文的研究,可以为老旧建筑安全改造提供技术支持和参考,促进智能化消防技术在实践中的推广和应用。
自 2012 年至 2023 年期间,教育部、文化部及财政部联合颁布 《关于开展高雅艺术进校园的通知》,政策明确要求:“着力推进京 剧、昆曲等地方戏曲艺术的传承保护工作,强化戏曲通识教育体系建 设,倡导基础教育与高等教育机构通过组织剧场观摩、专业剧团进校 园等多元化形式,深化学生对传统戏曲文化的审美认知与价值体悟。” 值得重点关注的是,2022 版《义务教育课程标准》已将京剧艺术正 式纳入国家艺术教育课程体系,标志着京剧教学在基础教育阶段的制 度化实施。如何使京剧这一传统艺术形式突破时空限制,以兼具趣味 性与有效性的方式实现课堂教学中的代际传承,成为亟待解决的教育 命题。本研究通过构建多元情境教学模式,系统化探索京剧教学的趣 味化实施路径,并以具体课程实践为依托,为传统戏曲进课堂提供了 一定具有实践价值的教学范式参考。
以白于山区吴起、志丹两县2022年4月15日—5月1日108个气象站的日极端温度为基础数据,采用随机森林(RF)、投影寻踪(PPR)、神经网络回归(BP)三种机器学习方法,对日极端温度进行了空间插值,并与反距离权重(IDW)、普通克里金(OK)以及多元线性回归(MLR)等传统的插值方法进行对比。结果表明:日最高温度的6种插值方法比较,MAE排序为RF<OK<MLR<BP <PPR <IDW, RMSE排序为RF <OK<MLR<BP < IDW < PPR;日最低温度6种方法的 MAE排序为BP<RF<PPR<MLR<IDW<OK, RMSE排序为RF < BP <PPR<MLR<IDW<OK。机器学习进行温度插值的精度明显高于IDW和OK,也高于MLR;在三种机器学习方法中,RF表现最好,PPR和BP较差;日最高温度RF插值绝对误差在1℃左右,而日最低温度RF计算温度与实测温度有较好的线性关系,通过一元线性方程订正后可明显降低插值误差,将误差降至1℃以内。