金属衬底在石墨烯化学气相沉积生长中的作用

以过渡金属为催化衬底的化学气相沉积法(Chemical Vapor Deposition，CVD)已经可以制备与机械剥离样品相媲美的石墨烯，是实现石墨烯工业应用的关键技术之一。原子尺度理论研究能够帮助我们深刻理解石墨烯生长机理，为实验现象提供合理的解释，并有可能成为将来实验设计的理论指导。本文从理论计算的角度，总结了各种金属衬底在石墨烯CVD生长过程中的各种作用与相应的机理，包括在催化碳源裂解、降低石墨烯成核密度等，催化加快石墨烯快速生长，修复石墨烯生长过程中产生的缺陷，控制外延生长石墨烯的晶格取向，以及在降温过程中石墨烯褶皱与金属表面台阶束的形成过程等。在本文最后，我们对当前石墨烯生长领域中亟需解决的理论问题进行了深入探讨与展望。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

LaNi0.5Co0.5O3催化剂对甲烷二氧化碳干重整反应在CO2渗透膜反应器中的影响

制备了混合导体膜反应器,通过电化学方法捕获CO2,并将其用于甲烷二氧化碳干重整反应中.采用XRD, SEM,TPR等技术系统研究了LaNi0.5Co0.5O3催化剂在膜反应器中对甲烷二氧化碳干重整反应的影响.结果表明:LaNi0.5Co0.5O3催化剂在甲烷干重整反应中能原位析出纳米金属Ni和Co,对反应起到了较好的催化作用,同时抑制了积碳.催化剂还具有良好的氧化还原性能,可以循环利用.     

立方相KNbO3晶体本征空位点缺陷的电子结构研究

利用第一性原理从头计算方法对立方相KNbO3晶体的肖特基缺陷的稳定性、能带结构、电子态密度和磁性性质进行了研究.发现含本征点缺陷的KNbO3体系结构稳定;K,Nb空位诱导KNbO3缺陷晶体产生铁磁性;O空位则无此性质.K空位诱导KNbO3缺陷晶体磁性源于O原子2p轨道退简并;Nb空位诱导KNbO3缺陷晶体磁性源于O-2p电子极化.     

The metabolites and biotransformation pathways in vivo after oral administration of ocotillol,RT5, and PF11

Ocotillol, pseudo-ginsenoside RT5 (RT₅), and pseudo-ginsenoside F₁₁ (PF₁₁) are ocotillol-type saponins that have the same aglycone structure but with different numbers of glucose at the C-6 position. In this study, the metabolites of ocotillol, RT₅, and PF₁₁ in rat plasma, stomach, intestine, urine, and feces after oral administration were investigated by ultra-performance liquid chromatography coupled with time-of-flight mass spectrometry. The results showed that RT₅ was easily biotransformed into metabolites in vivo, whereas PF₁₁ and RT₅ were difficult to be biotransformed. Hydrogenation, dehydrogenation, dehydration, deglycosylation, deoxygenation, hydration, phosphorylation, deoxidation, glucuronidation, and reactions combining amino acid were speculated to be involved in the biotransformation of ocotillol, RT₅, and PF₁₁. Based on the structural analysis of metabolites, it was deduced that hydrogenation, dehydration, deoxidation, and reactions combining amino acid occurred on the aglycone structure, whereas deglycosylation, hydration, and phosphorylation occurred on the glycosyl chain. Further, metabolites in plasma, urine, feces, and tissues were different: First, glucuronidation products were found in urine, stomach, intestine, and feces, but not in plasma. Second, the ocotillol prototype was not identified in urine samples. Third, the RT₅ prototype was found in stomach, intestine, feces, and urine, but not in plasma.     

Parameter Estimation Based on Set-valued Signals: Theory and Application

Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series - This paper summarizes the parameter estimation of systems with set-valued signals, which can be classified to three catalogs: one-time...     

次线性期望下的一般中心极限定理

受Peng-中心极限定理的启发,本文主要应用G-正态分布的概念,放宽Peng-中心极限定理的条件,在次线性期望下得到形式更为一般的中心极限定理.首先,将均值条件E[X_n]=ε[X_n]=0放宽为|E[X_n]|+|ε[X_n]|=O(1/n);其次,应用随机变量截断的方法,放宽随机变量的2阶矩与2+δ阶矩条件;最后,将该定理的Peng-独立性条件进行放宽,得到卷积独立随机变量的中心极限定理.     

汽配件颜色喷涂顺序问题的TSP转化与建模

汽配件颜色喷涂顺序问题通常以生产线上相邻汽配件颜色切换次数少为最优目标,以进一步降低生产成本.该类问题具有所有汽配件都必须喷涂一次且只喷涂一次的特点,为此提出了TSP转化与建模的方法.将待喷涂汽配件定义为TSP顶点,任意两个待喷涂汽配件的颜色切换定义为顶点的距离,仿照TSP问题构建0-1规划模型;类似于顶点距离,将某些汽配件的颜色或类别不相邻要求定义为0-1矩阵,巧妙地构造了喷涂生产的约束条件.该建模方法简单快速,通用性高,适用于具有类似特点的各类生产实践问题.     

EAST上由垂直不稳定性引发破裂的分析与预测

从EAST 装置2016 年的放电实验中，选取了119 次等离子体破裂放电数据，分析诱发等离子体破裂的原因，发现约60%的破裂是由垂直不稳定性直接引起的，其破裂后将会产生更大的晕电流，从而产生更大的电磁应力损坏装置。对由垂直不稳定性引起的破裂(简称为VID)(72 次放电)进行了研究，建立了分别基于单变量(垂直位移)和两维变量(垂直位移、垂直位移增长率)的预测模型用于对VID 破裂的预测。离线测试表明，基于两维变量的预测模型可以在破裂发生前20ms 给出破裂预警信号，预测成功率达93%。