质子型离子液体离子率的研究进展

质子型离子液体是由布朗斯特酸和布朗斯特碱通过质子转移得到的,质子转移反应的平衡导致大多数PILs中除离子组分外还存在着分子组分. PILs中离子组分的占比即为离子率.本文综述了研究PILs的离子率的定性和定量方法,同时介绍了基于离子率定量测定的热力学研究方法.     

基于拼接的大视场虚拟现实头戴显示装置

虚拟现实技术是头戴显示技术的一个重要分支。为了提高虚拟现实头戴显示装置的视场角,获得更高的沉浸感,设计了一种基于视场拼接原理的大视场虚拟现实头戴显示装置。利用4套横向视场角为80°,且完全相同的目视光学系统,通过拼接实现大视场虚拟现实头戴显示。本装置的双目横向视场角为162°,其中每个单目系统的横向视场角为126°,双目重叠视场角为90°。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测，基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型，集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力，提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照，以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证，结果表明，Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模，注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减，提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。     

片段化森林中檵木幼苗种内叶经济性状变异及其驱动因子

在异质性生境中，种内功能性状变异有助于植物对环境的适应，进而影响种群更新、群落构建和生态系统过程。探讨了种内叶经济性状的变异及受生境异质性的塑造情况。以千岛湖片段化生境中的常见种檵木（Loropetalum chinense）的幼苗为研究对象，测定了200株檵木幼苗个体水平的7个叶经济性状（比叶面积SLA、叶全碳量C、叶全氮量N等）及其对应的生境因子（郁闭度、土壤全碳量、土壤全氮量等），采用相关性检验、主成分分析和线性混合效应模型等方法探讨片段化森林中檵木幼苗的种内叶经济性状变异及生境异质性对该变异的驱动作用。结果显示：（1） 在7个叶经济性状所构成的21对相关性分析中，有12对显著相关。经主成分分析降维后，主成分1（PC1）占性状总变异的43.02%，主要与比叶面积、叶绿素浓度、叶全氮量呈正相关，与叶干物质质量分数和叶碳氮比呈负相关，体现了檵木的种内叶经济谱，可反映叶片的最大光合效率。（2）片段化对生境条件和叶经济性状均有影响。岛屿森林群落的郁闭度显著低于大陆。相对于大陆，岛屿中的檵木幼苗趋向于更小的PC1值（缓慢投资-收益策略）；大岛边缘较大岛内部偏向于更小的PC1值。（3）生境因子中，郁闭度对PC1具有显著正效应。研究表明，片段化生境中的檵木在幼苗阶段存在叶经济谱，生境片段化可通过影响生境条件进而改变檵木幼苗的叶经济性状。随着生境片段化程度的加剧，檵木幼苗的叶经济性状逐渐向缓慢投资-收益策略靠拢。     

基于碳化硅衬底的宽禁带半导体外延

宽禁带半导体具备禁带宽度大、电子饱和飘移速度高、击穿场强大等优势,是制备高功率密度、高频率、低损耗电子器件的理想材料。碳化硅(SiC)材料具有热导率高、化学稳定性好、耐高温等优点,在SiC衬底上外延宽禁带半导体材料,对充分发挥宽禁带半导体材料的优势,并提升宽禁带半导体电子器件的性能具有重要意义。得益于SiC衬底质量持续提升及成本不断降低,基于SiC衬底的宽禁带半导体电子市场占比呈现逐年增加的态势。在SiC衬底上外延生长高质量的宽禁带半导体材料是提高宽禁带半导体电子器件性能及可靠性的关键瓶颈。本文综述了近年来国内外研究者们在SiC衬底上外延SiC、氮化镓(GaN)、氧化镓(Ga₂O₃)所取得的研究进展,并展望了SiC衬底上宽禁带半导体外延的发展及应用前景。     

离子色谱的抑制系统及相关技术的发展

抑制系统是抑制型(双柱型)离子色谱系统极为重要的一个组成部分,也是离子色谱有别于其它类型的液相色谱的最重要特点之一。抑制器的发展经历了多个发展时期,而目前商品化的离子色谱仪亦分别采用不同形式的抑制手段。近年来,还发展了一些特殊的辅助抑制器,如接在抑制器后面CO2除去装置,用于提高被测离子的信号或进一步降低背景电导值。     

低分辨率医学图像的多图谱分割方法

基于多图谱的图像分割方法因其分割精度高和鲁棒性强,在医学图像分割领域被广泛研究,主要包含图像配准和标签融合两个步骤.目前对多图谱分割方法的研究通常都是在图谱图像和待分割目标图像具有相同分辨率的情况下展开的.然而,由于受图像采集时间,采集设备等影响,临床实践中采集的影像大多是低分辨率数据,使得目前在影像研究中广泛使用的方法无法有效应用于临床实践.因此,针对这一问题,我们结合图像超分辨率恢复方法,提出了精确鲁棒的低分辨率医学图像的多图谱分割方法,实验结果显示提出的方法显著地提高了多图谱分割方法的分割精度.