具有类混凝土结构的 SiOx-C锂离子电池复合材料的制备

采用一种简单的方法制备具有类钢筋混凝土结构的Si-O-C负极材料,其中碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)如同钢筋一般嵌入材料中以提供应力支撑,硅原子被原子级分散的碳和氧原子均匀包裹,最后通过化学气相沉积镀上最外层的碳层,进一步抑制材料的体积变化。基于此独特的结构设计制备的CNTs/SiO_x-C/C负极表现出优异的电化学性能,其在0.5 A·g^-1的电流密度下循环970圈后容量保留率为80%。     

基于Android系统的手机恶意软件检测模型

为提高手机应用软件的安全性,提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型。模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘,进而得到恶意软件检测规则;针对检测规则在检测非恶意软件时,产生较高误报率的问题,设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法,算法在数据挖掘的两个步骤中,对敏感API调用加权,利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则,降低了非恶意软件的误报率。实验结果表明,模型对恶意软件检测率达到81.7%,非恶意软件的检错率降低到11.3%。     

具有类混凝土结构的SiOx-C锂离子电池复合材料的制备

采用一种简单的方法制备具有类钢筋混凝土结构的Si-O-C负极材料,其中碳纳米管（carbon nanotubes,CNTs）如同钢筋一般嵌入材料中以提供应力支撑,硅原子被原子级分散的碳和氧原子均匀包裹,最后通过化学气相沉积镀上最外层的碳层,进一步抑制材料的体积变化。基于此独特的结构设计制备的CNTs/SiO_x-C/C负极表现出优异的电化学性能,其在0.5 A·g^-1的电流密度下循环970圈后容量保留率为80%。