语丝

2005年12月25日,中核集团821厂供销处安全坝油库班创下了连续22年安全运行无事故的佳绩。没有鲜花和掌声,全班员工年底以举行消防演习的形式来庆功,良好的竞技状态和过硬的技术素质,展示和验证了他们对突发火灾事故的应急处置能力。不能忘记的“耻辱日”22年前的12月25日,安全坝油库3名员工开始给1号、2号汽油灌加油。8点40分,3人因有别的事情暂时离开现场。当他们9点钟返回现场时,才发     

赏花赏雪 恐成昨日记忆

去日本北海道看樱花、去东北滑雪、去马尔代夫海滩上嬉戏……旅游，无疑跟气候密切相关。现在，网络上、书店里，到处都连篇累牍地讲述着气候变化给人类生活带来的影响。在人们出行和旅游上，气候条件的变化所带来的影响和冲击无疑是巨大和深刻的，并且，这种影响和冲击在未来仍将持续。     

鸟类神奇的记忆本领

秋天一到,各种鸟儿都飞来飞去,忙着寻找植物的种子.它们把一粒粒种子仔细地藏好,以备严冬缺少食物时取出来食用.有的鸟贮藏食物的时间会更长一些,待春天喂养小鸟,备食物不足时用.据一些鸟类学家观察,一只星鸦在冬天来临时,往往设置几千个食物"贮藏点",它埋藏的松粒总数可以多达3万颗.     

中国人从哪里来

第三集 遥远的伊甸园 上一集中我们猜测可能是其他人种带着新技术来到了中国，而他们才是我们真正的祖先？然而这个猜想立即招来反对。如果真的有一种更进步的生命，取代了各个大洲的原住民，那么，今天世界上生存的人群应该都是同一个祖先，他们应该长相相似，可事实是：目前，各大洲的人差异显著，被明确分为白色人种、黄色人种、黑色人种和棕色人种，它们的差别一目了然，这不正是他们在各地独自进化的结果吗？     

基于磁记忆技术的钻杆检测系统研究

钻杆在工作中,要受到不同种类较大的载荷,在这些复杂载荷的作用下,钻杆会产生不同程度的应力集中,而导致微裂纹等缺陷的产生,进而钻杆可能会发生断裂、刺漏等问题,严重影响钻井的正常作业。为了检测钻杆内的应力集中程度能否达到安全使用的标准,课题组基于磁记忆检测方法和Visual Basic及Matlab等软件开发平台,设计出了一套钻杆检测系统,其中钻杆检测装置可方便移动、稳定检测;钻杆检测软件可控制数据采集、分析数据、判断钻杆的安全状态以及输出钻杆的检测结果报告等。采用该检测系统检测使用过的钻杆,检测结果表明,结合钻杆检测装置和检测软件可为钻杆的应力集中提供高效、便利的检测手段,有利于推广磁记忆检测这一先进技术在钻杆检测方面的应用。     

光催化记忆材料在环境领域的应用研究进展

光催化技术作为一种新兴的高效可持续技术,在环境领域具有广泛的应用前景.然而,多数光催化材料在失去外界光源的能量供应后,短时间内不再产生电子空穴对,从而迅速丧失催化反应活性.但光催化记忆材料具有独特的催化记忆效应,即在黑暗条件下仍可表现出一定的催化活性,进而克服了以上难题.主要概述了光催化记忆材料的基本工作原理,将现有的...     

创模十周年再回首——创模城市之最

最北的模范城市:黑龙江大庆 提起大庆,人们的记忆中就是油田和王进喜.在大庆成为环保模范城市之前,几乎所有的环保模范城市都是沿海城市,几乎所有的环保模范城市的产业都是以科技、加工、旅游为主,它们的共性是:天生丽质,得天独厚.     

基于自记忆模型的煤与瓦斯突出电磁辐射预测研究

利用实验测定的电磁辐射信号时间序列,用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程;以其为微分动力核,运用动力系统数据机理自记忆模式构造自记忆方程并求出自记忆系数;利用该方程预测未来电磁辐射信号的变化,并与现场测定对比分析,用误差分析和距平分析法验证该模型正确性和预测准确率。实例表明:该自记忆模型预测与实测结果是一致的,相对误差均在6.7852%左右,距平符合率为90%;自记忆方法能有效应用于煤与瓦斯突出电磁辐射动态预测中;该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地提高预测准确性,从而为煤与瓦斯突出电磁辐射预测技术提供了一种新的研究途径。     

光波炉的原理与危害

<正>许多消费者在购买的时候就知道其用处,那它对人体又有哪些危害呢,下面小编为您详细介绍。光波炉的原理要了解光波炉的危害,首先我们就需要看下光波炉原理,目前市场上的光波炉大概就分为三种:一种就是在普通微波炉里面加入了光波作为加热来源和微波共同加热食物的"光波微波炉",光波微波炉外形和普通的微波炉没有什么区别。     

基于AM-LSTM的飞行区航空器滑行轨迹预测与冲突识别

为解决航空器点源定位难以有效预测而引发冲突风险愈来愈多的问题,构建基于注意力机制(AM)和长短期记忆网络(LSTM)的时间序列轨迹预测模型AM-LSTM,预测未来短时间内飞行区航空器的瞬时点源位置;在此基础上,根据航空器型号和滑行航向对其进行轮廓扩展,以航空器速度作为安全距离权重,通过射线法实现轮廓冲突的判定;并以乌鲁木齐地窝堡机场为例进行验证,利用训练完成的轨迹预测模型预测飞行区航空器滑行轨迹,以识别航空器轮廓间的滑行冲突。结果表明：AM-LSTM预测模型能够准确预测飞行区航空器运动轨迹。未来3 s内轨迹位置预测的平均位移误差为1.05 m,轨迹点位置预测精准性可达94.37%,故能在轨迹预测的基础上精确识别滑行冲突风险,有利于保障飞行区的安全运行。