一种氧化铝复合磨粒的制备方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117535032A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311476609.1

    申请日:2023-11-08

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种氧化铝复合磨粒的制备方法。氧化铝复合磨粒为一种形貌不规则的纳米级氧化铝‑金属有机框架材料复合颗粒,其制备方法为,利用1,2,4‑苯甲酸酐和2‑氨基‑3‑甲基丁酸对氧化铝进行羧基改性,然后采用水浴法,使用四水合氯化亚铁和1,3,5‑苯甲酸在羧基改性氧化铝核外生长一层拉瓦锡骨架材料(MIL‑100),得到具有催化特性的氧化铝复合磨粒。与常规氧化铝磨粒相比,本发明的氧化铝复合磨粒对SiC材料去除率最大可提高178%,并可有效降低抛光后表面粗糙度。

    基于深度学习的TCP拥塞控制版本识别方法和装置

    公开(公告)号:CN111371689B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201811594006.0

    申请日:2018-12-25

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 一种基于深度学习的TCP拥塞控制版本识别方法和装置,在TCP数据流传输过程中,以被动检测的方式在服务端侧采集不同条件下的各种TCP拥塞控制机制的相关信息,用于对深度学习模型进行离线训练,将训练后的特征模型在线识别各种类型的拥塞控制机制。本发明采用深度学习的方式建立识别模型,可以同时应用在有线和无线环境、可以联合服务端侧以及终端侧的采集信息进行识别,同时对各种类型的拥塞控制机制,如基于延迟,基于丢包和新型拥塞控制机制等,都有很高的识别准确率。

    基于深度学习的TCP拥塞控制版本识别方法和装置

    公开(公告)号:CN111371689A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN201811594006.0

    申请日:2018-12-25

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 一种基于深度学习的TCP拥塞控制版本识别方法和装置,在TCP数据流传输过程中,以被动检测的方式在服务端侧采集不同条件下的各种TCP拥塞控制机制的相关信息,用于对深度学习模型进行离线训练,将训练后的特征模型在线识别各种类型的拥塞控制机制。本发明采用深度学习的方式建立识别模型,可以同时应用在有线和无线环境、可以联合服务端侧以及终端侧的采集信息进行识别,同时对各种类型的拥塞控制机制,如基于延迟,基于丢包和新型拥塞控制机制等,都有很高的识别准确率。

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