生物质作为自然界中储量充足的可再生资源，对其进行资源化利用具有重要的意义，由生物质快速催化热解制取芳香烃原料能够缓解化工行业对于石油等化石燃料的大量需求。然而在具体的催化热解过程中，生物质本身的热解产物较为复杂，且各种催化剂的催化性能不一，均存在一定的缺陷，因此本文以提高生物质催化热解的芳香烃产量为目标，选择杉木作为代表性的生物质原料，研究了其自身的热解特性，以及多种催化手段对于芳香烃产物产量的提
随着有机高分子材料的广泛应用,阻燃剂的使用量也日益增长,在塑料助剂中已跃居第二位,仅次于增塑剂。但阻燃剂产品消费结构存在重大问题,卤系及卤磷系阻燃剂所占的比例过高,约占整个阻燃剂市场的80%。含卤阻燃剂虽然阻燃效果好、使用范围广,但存在严重缺点,以它阻燃的高分子材料在燃烧时会产生大量的烟和有毒气体,另外卤系阻燃剂本身对环境和人体健康存在危害性,有潜在的致癌性和致畸性。因此,目前全球阻燃剂市场正在进
建设工程交易主体间的机会主义行为十分常见，这不仅阻碍了项目绩效的改善，影响交易效率，也会破坏整个建筑行业的健康、有序发展。在此背景下，有效地识别建设工程交易中的机会主义行为，并分析机会主义行为治理的关键因素具有重要意义。本文的研究内容及主要结论包括以下四个方面： （1）通过文献分析和检索裁判文书对建设单位和施工单位间的机会主义行为初步识别，根据各个行为的特点进行分类归纳，建立行为指标体系。利用I
随着高强、轻质混凝土和高强钢筋的采用,许多构件不但处于高应力状态,而且自重减轻、恒载减小,疲劳荷载所占比重相对增大。此外,混凝土结构扩大应用到许多循环次数较多且重复荷载较大的场合,如海洋结构、压力结构、核反应堆安全壳和重型机械基础等,混凝土结构的疲劳破坏日益成为不可忽视的问题。因此,开展疲劳载荷作用下混凝土损伤破坏过程的研究具有重要意义。疲劳裂纹扩展过程是混凝土疲劳损伤破坏研究中的重要问题,近场动
现代药物发现针对各种疾病提供了多样的临床治疗方案,对于保护人类生命健康有十分重要的意义。然而,新药发现是一个“成本高,周期长,回报低”的过程。机器学习与人工智能的解决方案正在改变这个过程,通过对已知的药物和靶点进行筛选,寻找新的药物-靶点相互作用对,以加速药物研发的过程。本文针对药物-靶点相互作用研究中数据存在不平衡的问题,提出一种有效的不平衡数据处理方案BS-DTvec:通过词向量特征提取的方法