基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

1,3-丁二烯选择性加氢催化剂的设计策略以及构效关系

催化裂化是石油化工的核心单元之一.从催化裂化尾气中分离出来的碳四馏分富含许多的不饱和烯烃,如1-丁烯、顺、反式-2-丁烯以及少量的1,3-丁二烯,这些不饱和烯烃可以通过后续聚合反应,生成合成橡胶和工程塑料的重要原料,具有重要的应用价值.上述工艺过程对原料中1,3-丁二烯的含量(<100~200 ppm)有严苛的要求.采用选择性加氢技术对碳四馏分中的1,3-丁二烯进行选择性加氢,将其转化为更高附加值的单烯烃是一个理想的解决方案.然而,1,3-丁二烯加氢反应得到的单烯烃可能发生深度加氢得到副产物丁烷.因此,开发高效选择性加氢催化剂对碳四资源的利用具有重要的现实意义.另一方面,1,3-丁二烯加氢反应可以作为模型反应,用来考察选择性加氢催化剂的性能.基于此,该反应无论在工业界还是学术界均受到广泛关注.尽管如此,有关1,3-丁二烯加氢催化剂研究进展方面的综述极少.仅有关于1,3-丁二烯加氢作为模型反应的综述报道.本文对过去半个世纪以来1,3-丁二烯加氢反应中不同催化剂的发展历程进行系统综述,特别是包括Pd,Pt和Au等的单一贵金属催化剂.重点介绍以下内容:(1)固体催化剂构效关系,包括活性金属尺寸效应、晶面和形貌效应以及载体效应(晶相、孔道和酸碱性);(2)高性能催化剂的设计新策略,如单原子催化剂、核壳结构催化剂、金属-离子液复合催化体系以及载体的形貌调控;(3)催化剂的反应机理和失活机理.提出了1,3-丁二烯选择性加氢高性能催化剂开发面临的挑战,并对潜在的发展方向进行了展望.本文认为随着纳米技术和金属纳米材料合成方法的快速发展,对贵金属活性组分进行原子层面上的调控(包括形貌、尺寸以及单原子配位环境等)已成为可能.这将有助于研制出一类新型高性能选择性加氢催化材料,从而实现高转化率条件下高附加值单烯烃的定向转化.此外,载体的酸碱性和孔道结构的调控有助于进一步调节催化剂的抗积炭性能,也是未来发展的一个重要方向.     

氮分子A3Σu+、B3Пg、C3Пu电子态的高温高振转光谱研究

采用态平均（CASSCF）/高度相关多参考组（MRCI）方法，对N2分子A3Σu+、B3Пg、C3Пu电子态的势能、跃迁偶极矩进行了高度相关的精确计算．计算的势能在平衡位置附近与RKR拟合的势能曲线非常一致，获得的跃迁偶极矩与已有实验值符合很好。首次对A3Σu+、B3Пg、C3Пu电子态的振转光谱常数随振动量子数v的变化进行系统定量计算，其结果与已有的实验观测数据相符．同时，获得了N2分子第一正带系的0-1、0-2、1-0、1-2、1-3、2-0、2-1、2-3、3-0、3-1和3-2光谱带分别在300，3000，6000，10000K时的谱线强度，如1-0带在3000，6000，10000K时的高温谱线带强度分别为1.58543×10-16 cm-1/(分子 cm-2)、6.07889×10-17 cm-1/(分子 cm-2)和2.3781×10-17 cm-1/(分子 cm-2)．这些结果对N2分子进一步的理论研究、实际应用和高温大气的建模与研究具都有一定的参考价值．     

有机张力半导体及其光电特性

分子张力作为空间设计的重要组成部分正成为调控有机半导体的重要手段。由于分子内产生的拉伸张力、扭曲/弯曲张力以及空间张力而导致p轨道排布重组和构型构象结构发生变化,最近各种几何与拓扑结构的高张力有机半导体材料相继被报道,这使得高张力有机半导体材料成为有机电子领域研究的焦点。为了进一步梳理分子张力在有机半导体材料中扮演的角色与价值,该综述从分子张力的类型、实验与理论量化以及可视化出发,总结了高张力共轭芳烃的分子设计策略、与其光电性能分子张力之间的关系,以及这类新兴材料在光电领域的应用。最后,对高张力共轭芳烃的研究前景进行了展望,阐述了该类材料所面临的机遇与挑战。     

分子刚度对膜锚定受体-配体结合动力学影响的理论与模拟研究

人体内大部分生物学过程都离不开细胞黏附.细胞黏附行为主要由锚定于细胞膜上的特异性分子（又称受体和配体）的结合动力学关系来决定.已有研究表明，特异性分子的结合关系受外力及细胞膜波动等多种因素影响.然而，特异性分子刚度对细胞膜锚定受体 配体结合关系的影响机制仍不清楚.近期关于新冠病毒强传染力的研究表明，特异性黏附分子刚度对病毒与细胞结合具有重要影响.该文通过建立生物膜黏附的粗粒度模型，借助分子模拟和理论分析来研究分子刚度在黏附中的作用.结果表明，始终存在一个最佳膜间距及最佳分子刚度值，使得黏附分子亲和力和结合动力学参数达到最大值.这项研究不仅能加深人们对细胞黏附的认知，还有助于指导药物设计、疫苗研发等.     

n型IBC太阳电池选择性发射极工艺研究

为提升n型叉指背接触(IBC)太阳电池的光电转换效率,采用丝网印刷硼浆和高温扩散的方式形成选择性发射极结构,研究了硼扩散和硼浆印刷工艺对电池发射极钝化性能和接触性能的影响。实验结果表明,在硼扩散沉积时间和退火时间一定的条件下,硼扩散通源(BBr₃)流量为100 mL/min,沉积温度为830 ℃,退火温度为920 ℃时,发射极轻掺杂(p⁺)区域的隐开路电压达到710 mV,暗饱和电流密度为12.2 fA/cm²。发射极局部印刷硼浆湿重为220 mg时,经过高温硼扩散退火,重掺杂(p⁺⁺)区域的隐开路电压保持在683 mV左右,该区域方块电阻仅46 Ω/□,金属接触电阻为2.3 mΩ·cm². 采用该工艺方案制备的IBC电池最高光电转换效率达到24.40%,平均光电转换效率达到24.32%,相比现有IBC电池转换效率提升了0.28个百分点。     

光谱法研究盐酸法舒地尔-牛血清白蛋白超分子体系

利用光谱法研究了盐酸法舒地尔(Fasudil Hydrochloride,FSD)与牛血清白蛋白(Bovine Serum Albumin,BSA)的相互作用机理。结果表明,FSD能有效猝灭BSA内源性荧光,属于静态猝灭机制。FSD与BSA结合比例约为1∶1,结合位置主要在BSA的亚螺旋域IIA中。FSD的加入导致色氨酸残基微环境的疏水性减弱,继而引起BSA的构象产生变化。通过荧光共振能量转移理论计算得到FSD与BSA之间结合距离r=4.35 nm;结合热力学参量进行分析,FSD与BSA结合的作用力类型主要是静电引力,反应是自发过程。Cu~(2+)、Zn~(2+)的加入降低了FSD对BSA结合亲和力,缩短了FSD在血液中的停留时间。     

有机三溴化铵的选择性溴化反应研究进展

有机三溴化铵（OATBs）作为溴素的固体形式，具有优良的反应活性和热稳定性，是一类重要的溴化试剂，在有机合成中应用广泛。本文从反应类型、OATBs种类和作用机理等方面，对OATBs参与的溴化反应的研究进展进行了全面分析。通过与溴素对比，指出了该类化合物在芳基的选择性溴化、双键的立体选择性加成和羰基的α-溴代等方面的研究价值。针对研究现状，提出绿色、高效的反应体系是其未来的发展方向。