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1.
以廉价的椰壳为原料制备了高比表面积的多孔碳材料,然后在密闭的反应釜中以硝酸蒸汽对多孔碳材料进行了后处理,制备了亲水性更好的多孔碳材料。采用扫描透射电子显微镜(TEM)、物理吸附、X射线粉末衍射(XRD)、拉曼光谱(Raman)和接触角测试对材料的微观形貌、孔道结构、组成和亲水性进行了表征,探究了不同温度下硝酸蒸汽对多孔碳材料的形貌、结构的影响,并采用循环伏安法、恒电流充放电法和交流阻抗法考察了多孔碳材料的超级电容性能。结果表明,经过硝酸蒸汽处理后的多孔碳材料的比表面积和孔体积均有所降低,且随着处理温度的升高,降低得更加明显,而亲水性却越来越好。电化学测试结果表明,经过100℃硝酸蒸汽处理的多孔碳材料(CSC-100)具有最佳的超级电容性能。在以6 mol·L-1 KOH为电解液的三电极体系中,当电流密度为0.5 A·g-1时CSC-100的比电容可达452.9 F·g-1,而未经硝酸蒸汽处理的多孔碳材料(CSC)的比电容仅为350.4 F·g-1。电容贡献分析表明CSC-100良好的亲水性和表面官能团不仅提高了双电层电容,也提高了赝电容。  相似文献   
2.
低钾型周期性麻痹病人的健康教育   总被引:1,自引:0,他引:1  
对9例低钾型周期性麻痹患者进行了健康教育,内容包括对疾病的认识,用药指导,心理指导,饮食指导,出院指导,仅有2例复发,取得满意效果。  相似文献   
3.
L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘遵雄  郑淑娟  秦宾  张恒 《经济数学》2012,29(2):106-110
线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能,本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,舛比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性.  相似文献   
4.
以胶态SiO2纳米粒子为模板,壳聚糖为碳源,ZnCl2为活化剂,制备了具有不同比表面积和孔体积的氮掺杂介孔碳。采用多种表征手段对碳材料的微观形貌、比表面积和孔道结构进行了表征,探究了壳聚糖与SiO2纳米粒子的比例以及ZnCl2活化剂对碳材料孔体积和比表面积的影响。结果表明,在未使用活化剂时碳材料(CSi-1.75)的孔体积高达4.53 cm3·g-1,但其比表面积最小(729 m2·g-1);使用ZnCl2作为活化剂制备的碳材料(CSi-1.75-Zn)比表面积为1032 m2·g-1,但其孔体积下降到1.99 cm3·g-1,且具有最多的吡啶氮和吡咯氮。在以6.0 mol·L-1 KOH为电解液的三电极体系中,当电流密度为0.5 A·g-1时,CSi-1.75-Zn的比电容为344 F·g-1,而CSi-1.75的比电容仅为255 F·g-1。这表明碳材料的比表面积对超级电容性能影响最大,而孔体积影响较小。电容贡献分析结果表明,相对于CSi-1.75,CSi-1.75-Zn的双电层电容和赝电容都得到了提高,这表明更大的比表面积和更多的吡啶氮和吡咯氮有利于提高碳材料的超级电容性能。  相似文献   
5.
从20世纪90年代起,全国各地的教师和研究者对“以学定教”进行了广泛的理论探讨和实践应用。诸多年过后,“以学定教”似乎应该积淀成为一种数学课堂教学的文化被现代教师传承.可事实不然,诚如顾泠沅先生所言,“即便到了今天,教师中心、越教越多、外加大运动量的教学仍然积习未改”.足见当下推行“以学定教”的重要性.  相似文献   
6.
以胶态SiO2纳米粒子为模板,壳聚糖为碳源,ZnCl2为活化剂,制备了具有不同比表面积和孔体积的氮掺杂介孔碳。采用多种表征手段对碳材料的微观形貌、比表面积和孔道结构进行了表征,探究了壳聚糖与SiO2纳米粒子的比例以及ZnCl2活化剂对碳材料孔体积和比表面积的影响。结果表明,在未使用活化剂时碳材料(CSi-1.75)的孔体积高达4.53 cm3·g-1,但其比表面积最小(729 m2·g-1);使用ZnCl2作为活化剂制备的碳材料(CSi-1.75-Zn)比表面积为1 032 m2·g-1,但其孔体积下降到1.99 cm3·g-1,且具有最多的吡啶氮和吡咯氮。在以6.0 mol·L-1KOH为电解液的三电极体系中,当电流密度为0.5 A·g-1时,CSi-1.75...  相似文献   
7.
提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延迟,提高预测精度,对EaLMS算法(基于误差调整的LMS算法)参数进行修正并...  相似文献   
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