企业自主研发与合作创新的风险测度及组合优化

企业在整合内部创新要素进行自主研发的同时,也会寻求外部创新资源进行合作创新,当前同时从事多个R&D项目已成为常见的企业经营活动,如何在不确定条件下分析多个R&D项目投资的策略选择及风险优化,对于企业的长期发展具有重要意义。根据企业是否采取合作创新策略,可将其R&D项目分为自主研发与合作创新两类,以项目的研发成功率和投资收益率代表技术风险和市场风险,分别测度自主研发与合作创新项目的风险特性,并在此基础上构建企业R&D项目投资组合优化模型,以在自主研发与合作创新项目之间进行权衡取舍。结果表明,企业对于自主研发与合作创新项目投资组合的最优投资权重,主要取决于这两类组合的期望收益率、收益率方差、期望成功率以及两组合之间的协方差。企业可基于关键参数制定出最优的R&D项目投资组合选择策略,合理分配资金以达到风险最小化的投资目标。     

对构建“数值分析实验”层次化教学模式的思考与实践

针对传统数值分析教学中存在的一些问题,本文在自主学习模式下,对如何构建数值分析实验的层次化教学体系进行思考,通过建立层次化的实验内容以及多环节的考核方式提高学生的学习兴趣和动手能力.相比传统的教学内容,新的实验教学方式更利于调动学生参与的积极性,进而改进教学效果.     

基于级联卷积神经网络的前列腺磁共振图像分类

针对深度学习训练成本高，以及基于磁共振图像的前列腺癌临床诊断需要大量医学常识且极为耗时的问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和磁共振图像的前列腺癌（Prostate Cancer，PCa）自动分类诊断方法，该网络以Faster-RCNN作为前网络，对前列腺区域进行提取分割，用于排除前列腺附近组织器官的干扰；以基于ResNet改进的网络结构CNN40_bottleneck作为后网络，用于对前列腺区域病变进行分类.后网络由瓶颈结构串联组成，其中使用批量标准化（Batch Normalization，BN）、全局平均池化（Global Average Pooling，GAP）进行优化.实验结果证明，本文方法对前列腺癌诊断结果较好，而且缩减了训练时间和参数量，有效降低了训练成本.     

基于DID模型的ITS对北京交通拥堵改善的研究:评价期的视角

采用双重差分模型,基于智能交通系统(ITS)效用发挥滞后时间为3年,选择2010年和2014年作为评价时点对ITS实施效果和北京交通拥堵之间的相关性进行分析.DID模型计量分析的最终结果显示,ITS效果的发挥明显改善了北京交通拥堵问题.为了验证评价结果的可信度,通过改变评价时点这一参数对评价结果进行稳健性检验,结果仍显示ITS效应发挥对北京交通拥堵改善有很大的促进作用.     

石墨烯助剂与Ni(Ⅱ)活性位点协同增强TiO2制氢性能

采用水热法和低温浸渍法制备了电子助剂还原石墨烯(rGO)和界面活性位点Ni(Ⅱ)共修饰的高效TiO₂光催化剂(简称Ni(Ⅱ)/TiO₂-rGO)。制氢性能测试结果表明：相比于TiO₂和单独还原石墨烯复合的TiO₂,经还原石墨烯与Ni(Ⅱ)协同修饰后的TiO₂表现出更高的光催化制氢性能。其中,Ni(Ⅱ)/TiO₂-rGO(0.1 mol·L^-1)具有最高制氢性能,制氢速率达到77.0 μmol·h^-1,分别是TiO₂(16.4 μmol·h^-1)和TiO₂-rGO(28.0 μmol·h^-1)的4.70倍和2.75倍。还原石墨烯助剂与Ni(Ⅱ)活性位点协同增强制氢性能的原理是：还原石墨烯作为电子助剂可以快速捕获和传输电子,Ni(Ⅱ)作为界面活性位点可以从溶液中捕获H⁺,提高界面反应速率,2种助剂协同作用加快了TiO₂上的光生电子-空穴对的有效分离。     

PO43-掺杂和AlF3包覆协同增强Li1.2Ni0.13Co0.13Mn0.54O2正极材料电化学性能

本研究采用PO₄^3-掺杂和AlF₃包覆的协同改性策略制备了P-LNCM@AlF₃正极材料(P=PO₄^3- ,LNCM=Li_1.2Ni_0.13Co_0.13Mn_0.54O₂),提高了LNCM的结构稳定性以及抑制了界面副反应。其中,大四面体的PO₄^3-聚阴离子掺杂在晶格中抑制了过渡金属离子的迁移,降低体积变化,从而稳定了晶体结构,而且PO₄^3-掺杂能够扩大锂层间距,促进Li⁺的扩散,从而提升材料的倍率性能。此外,AlF₃包覆层能抑制材料与电解液的副反应从而提升界面稳定性。基于以上优势,P-LNCM@AlF₃正极表现出了优异的电化学性能。在1C电流密度下表现出了179.2 mAh·g^-1的放电比容量,循环200圈后仍有161.5 mAh·g^-1的放电比容量,容量保持率可达90.12%。即使在5C的高电流密度下仍可提供128.8 mAh·g^-1的放电比容量。     

骨架结构多孔TiO2薄膜增强染料敏化太阳能电池性能

以空心球状TiO₂为基体、以片状TiO₂为骨架,采用刮刀法制备了染料敏化太阳能电池的多孔TiO₂光阳极薄膜。光电转化效率测试结果表明,当作为骨架支撑材料的片状TiO₂含量为20wt%时,光阳极薄膜组装成太阳能电池的光电转化效率达到最高值4.53%,比商业P25制备的无孔无骨架TiO₂薄膜电池(4.06%)及无骨架结构的多孔TiO₂薄膜电池(4.17%)的性能均有显著提高。当片状TiO₂的最佳含量为20wt%电池薄膜厚度为33 μm时,太阳能电池光电转化效率进一步提升为7.06%。光电性能增强的原因是骨架结构有利于快速传输电子并增大染料吸附量。本研究通过设计制备具有骨架结构的多孔TiO₂薄膜为提高染料敏化太阳能电池性能提供了新的思路。     

高分辨热裂解气相色谱/质谱法快速定性检测农产品中的单增李斯特菌

要在高分辨率热裂解气相色谱/质谱(HRPGC/MS)系统中采用选择离子检测法(SIM),建立了准确可靠、灵敏度高、快速简便的检测农产品中单增李斯特菌的方法.裂解条件:起始温度50℃;升温速率20℃/min,裂解室温度230℃;裂解温度650℃;裂解时间为10 s.气相色谱条件:载气为氦气;恒定流速0.9 mL/min;DB-WAXTER毛细管色谱柱;起始温度45℃;保持4min,以6℃/min的速率上升到100℃,然后以10℃/min上升到200℃,接着以12℃/min上升至250℃,并保持25 min.分流比为50∶1.EI离子源.选择色谱保留时间19.056 min,鉴别离子m/z 54,98,用于SIM检测.通过对单增李斯特菌、2种空白农产品和2种不同农产品污染单增李斯特菌的样品检测结果表明,HRPGC/MS方法检测不同黄瓜、牛肉农产品中单增李斯特菌,均能得到很好的反映.本方法分析时间缩短,用保留时间、质谱同时定性,消除了不同种类农产品杂质的干扰,结果准确可靠,选择性和重复性好,适于快速检测农产品中的单增李斯特菌.     

锂参与合成MOF-5用于CO2/CH4混合气体分离

利用溶剂热法合成了不同锂含量的MOF-5(xLi-MOF-5, x=0, 1, 3, 5).在MOF-5结晶过程中,锂离子被合并入其骨架结构中.实验表明,合并入骨架的锂能够改变MOF-5的结构和表面化学性质.不同的xLi-MOF-5能够不同程度降低骨架相互穿插的程度从而导致其吸附分离能力的大幅改变.其中,3Li-MOF-5具有最高的二氧化碳捕获能力(5.47 mmol·g^-1),对40% CO₂/60% CH₄混合气体具有最优吸附选择性.