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1.
采用格子玻尔兹曼方法对有三种恒温热源(圆形、三角形、方形)参与的圆管内纳米流体(铜-水)自然对流进行数值研究。主要研究瑞利(Ra)数,纳米颗粒体积分数以及热源几何形状等控制参数对纳米流体的流动与传热的影响。结果发现纳米颗粒体积分数的增加有利于强化传热,且在Ra数较小时,平均努塞尔(Nu)数增加的幅度要优于Ra数较大的情况。在所研究的控制参数范围内,方形热源的平均Nu数最大。根据数值结果给出不同热源表面的平均Nu数、纳米颗粒体积分数、Ra数三者之间的函数关系式,该函数关系可为此类工程的设计提供理论指导。 相似文献
2.
The properties of six kinds of intrinsic point defects in monolayer GeS are systematically investigated using the“transfer to real state”model,based on density functional theory.We find that Ge vacancy is the dominant intrinsic acceptor defect,due to its shallow acceptor transition energy level and lowest formation energy,which is primarily responsible for the intrinsic p-type conductivity of monolayer GeS,and effectively explains the native p-type conductivity of GeS observed in experiment.The shallow acceptor transition level derives from the local structural distortion induced by Coulomb repulsion between the charged vacancy center and its surrounding anions.Furthermore,with respect to growth conditions,Ge vacancies will be compensated by fewer n-type intrinsic defects under Ge-poor growth conditions.Our results have established the physical origin of the intrinsic p-type conductivity in monolayer GeS,as well as expanding the understanding of defect properties in lowdimensional semiconductor materials. 相似文献
3.
4.
提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。 相似文献
5.
6.
采用溶胶-凝胶法成功制备出系列Eu3+掺杂和Li+、Eu3+共掺杂Gd2ZnTiO6红色荧光粉,并研究Li+、Eu3+掺杂对样品的晶体结构、微观形貌及发光性能的影响。结果显示,所制备的Gd2ZnTiO6∶Eu3+,Li+(GZT∶Eu3+,Li+) 荧光粉为双钙钛矿结构,属于单斜晶系(空间群:P21/n),大小为10 μm的无规则形状的颗粒。在395 nm近紫外光的激发下,GZT∶Eu3+的发射光谱展示出典型的Eu3+线状特征光谱,发射峰中心位于615 nm处,归属于Eu3+的5D0→7F2跃迁。Eu3+的最佳掺杂浓度为0.07(摩尔分数),样品显示明显的浓度猝灭效应,其机制为电偶极子-电偶极子(d-d)相互作用。此外,研究还发现,Li+掺杂对样品的晶体结构、微观形貌没有影响,但是一定量的Li+掺杂可以显著增强样品的荧光强度。当Li+浓度为0.05时,荧光粉发射主峰强度增强程度最大,提高至原来的4.3倍,说明通过Li+、Eu3+共掺杂可以获得高亮度的GZT红色荧光粉。GZT∶0.14Eu3+,0.05Li+荧光粉的CIE色坐标为(0.631 1,0.375 3)与标准红光色坐标(0.670,0.330)较为接近,是一种潜在的LED用红色荧光粉。 相似文献
7.
Magnetization switching is one of the most fundamental topics in the field of magnetism.Machine learning(ML)models of random forest(RF),support vector machine(SVM),deep neural network(DNN)methods are built and trained to classify the magnetization reversal and non-reversal cases of single-domain particle,and the classification performances are evaluated by comparison with micromagnetic simulations.The results show that the ML models have achieved great accuracy and the DNN model reaches the best area under curve(AUC)of 0.997,even with a small training dataset,and RF and SVM models have lower AUCs of 0.964 and 0.836,respectively.This work validates the potential of ML applications in studies of magnetization switching and provides the benchmark for further ML studies in magnetization switching. 相似文献
8.
9.
10.