避开金融消费陷阱“五提醒”

来源 :中国消费者报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mingN78
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边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非线性映射能力和监督式学习优点的启发,本文提出了基于深度学习的位场边界识别方法,深度学习网络结构是一种融合了多尺度特征和全局注意力机制的密集跳跃连接网络(PFD-Net).该网络结构
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以γ-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(KH570)改性的硫酸钙晶须(CSW)为高密度聚乙烯(HDPE)的填料,采用熔融共混法制备了HDPE/CSW复合材料。通过SEM、XRD、TG、DSC表征了KH570改性的CSW对复合材料HDPE/CSW的性能影响。结果表明,CSW质量分数为20%时,HDPE/CSW的拉伸和弯曲强度比纯HDPE分别增加39.51%和15.9%,且易产生异相结晶,提升了HDPE
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