非煅烧磷石膏基复合胶凝材料耐水性研究

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试验研究了不同配比的非煅烧磷石膏基复合胶凝材料净浆和砂浆的耐水性,分析了复合胶凝材料中磷石膏用量和侵蚀时间对其耐水性的影响机理。结果表明:非煅烧磷石膏基复合胶凝材料的耐水性与磷石膏用量呈负相关,磷石膏用量越多,净浆和砂浆试件吸水率越大,软化系数越小,静水和动水侵蚀时的质量损失越大,耐水性越差;磷石膏用量相同时,磷石膏基复合胶凝材料砂浆的耐水性整体上优于净浆,其中磷石膏用量为45%的砂浆耐水性最佳,其96 h吸水率为4.36%,软化系数为0.82,动水侵蚀180 h质量损失率为1.60%。合理配比的磷石膏基
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推荐系统利用用户的历史记录、物品的基础信息等数据进行建模来捕获用户的偏好,有效缓解了信息过载等问题,虽然其已应用广泛,但整个推荐领域面临的挑战却依旧存在,其中数据稀疏这一问题对于推荐性能有举足轻重的影响。近年来,大量研究表明基于社交信息的推荐算法能够有效缓解数据稀疏问题,但它们也仍然存在一定的局限。线上的社交网络是非常稀疏的,并且线上社交网络中的“朋友”通常包括同学、同事、亲戚等,因此,拥有显式朋友关系的用户不一定拥有相似的偏好,即直接利用显式朋友的兴趣偏好进行推荐会存在噪声问题。此外,大部分基于隐式反馈
随着电子商务的兴起,用户在网购的同时留下了大量的评论。用户评论通常包含丰富的用户兴趣和项目属性等语义信息,反应了用户对项目特征的偏好。近年来,许多基于深度学习的方法通过利用评论进行推荐,并取得了巨大成功。这些工作主要是采用注意机制来识别对评分预测很重要的词或方面。它们单一的从评论中提取特征信息,并通过用户和物品的特征交互得到预测分数。然而,过度的聚合可能会导致评论中细粒度信息的丢失。此外,现有的模型要么忽略了用户和项目评论的相关性,要么只在单个粒度上构建评论特性交互,这导致用户和项目的特征信息不能被有效而
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将环氧树脂(EP)分别涂敷于聚酰亚胺石墨带(GPTs)和聚酰亚胺石墨膜(GPFs),通过真空热压成型与分别采用堆叠和叠层方法制备得到GPTs/EP复合材料和GPFs/EP复合材料。借助XRD、SEM和PLM等手段对GPF及其环氧树脂基复合材料的晶体结构、形貌和光学织构进行表征,并研究GPF的体积分数和尺寸对其复合材料导热性能的影响。结果表明,相比于GPFs/EP复合材料,GPTs/EP复合材料的导热性能在不同方向显示出较大波动,其热导率和热扩散系数总体上随GPF体积分数的增加而增大,GPF体积分数为80%
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