Evolution from Diffuse Ferroelectric to Relaxor Ferroelectric in Pb1-xBax（Fe1/2Nb1/2）O3 Solid Solutions

Dielectric and ferroelectric characteristics for Pb1-xBax（Fe1/2Nh/2）O3 （x = 0,0.05,0.1,0.15, and 0.2） ceramics are determined together with their structures. X-ray diffraction （XRD） analysis confirms the solid solutions with the cubic structure. The dielectric nature changes from diffuse ferroelectric to relaxor ferroelectric with increasing x, while the phase transition temperature Tc （or Tm） decreases monotonously. The diffuse ferroelectric phase transition is observed in the solid solutions with 0≤x ≤0.05. For Pbl-xBax（Fe1/2Nb1/2）O3 with 0.1≤ x≤0.2, relaxor ferroelectric behavior is determined, and the Vogel-Fulcher equation is used to describe the relaxor behavior. The 1/ε versus T plots reveal the diffusion dielectric characteristics in both diffuse and relaxor ferroelectrics.     

ABO_3，A_2BO_4型复合氧化物催化剂用于CO，CH_4，NH_3完全氧

本文探讨了ＣＯ，ＣＨ＿４和ＮＨ＿３在ＬａＮｉＯ＿３，Ｌａ＿２ＮｉＯ＿４和ＬａＳｒＮｉＯ＿４三个催化剂上的氧化行为，并得出结论：对于ＣＯ氧化，关键步骤在于ＣＯ在催化剂表面上的络合活化。Ｎｉ￣（３＋）含量越高，越利于ＣＯ的络合活化。对于氨氧化，催化反应遵循氧化－还原机理。Ｎｉ￣（３＋）是主要的活性离子，晶格氧是主要活性氧种。对于ＣＨ＿４氧化，催化机理较复杂，只是发现Ａ＿２ＢＯ＿４型氧化物（Ｌａ＿２ＮｉＯ＿４，ＬａＳｒＮｉＯ＿４）比ＡＢＯ＿３型氧化物（ＬａＮｉＯ＿３）较利于ＣＨ＿４的氧化。     

基于语义相似度与XGBoost算法的英语作文智能评价框架研究

作文智能评分和评语智能生成能极大减轻评阅专家的工作量、节约人力成本。目前，评分和评语结果的准确性与公平性尚不高。近年来，机器学习和自然语言处理等技术的快速发展，在一定程度上提升了文本分类、机器翻译等任务的性能，但仍有许多新的研究成果尚未应用于作文智能评价。本研究综合了词向量(word2vec)、段落向量(paragraph2vec)、词性向量(pos2vec)和LDA (latent dirichlet allocation)等特征，共同组合为作文的语义表示向量；采用基于kNN (k nearest neighbors)算法的语义相似度模型，得到作文的评语标签；采用基于XGBoost(extreme gradient boosting)的回归模型计算英语作文的评分值；并以900篇大学生英语作文为样本，构造算例进行验证。最后表明，提出的智能评价框架在英语作文自动评分和评语生成的准确性上，都要高于传统方法。     

ABO3,A2BO4型复合氧化物催化剂用于CO,CH4,NH3完全氧化的比较

本文探讨了ＣＯ，ＣＨ４和ＮＨ３在ＬａＮｉＯ３，Ｌａ２ＮｉＯ４和ＬａＳｒＮｉＯ４三个催化剂上的氧化行为，并得出结论：对于ＣＯ氧化，关键步骤在于ＣＯ在催化剂表面上的络合活化。Ｎｉ＾３＋含量越高，越利于ＣＯ的络合活化。对于氨氧化，催化反应遵循氧化－还原机理。Ｎｉ＾３＋是主要的活性离子，晶格氧是主要活性氧种。对于ＣＨ４氧化，催化机理较复杂，只是发现Ａ２ＢＯ４型氧化物（Ｌａ２ＮｉＯ４，ＬａＳｒＮｉＯ４）比Ａ     

行人跟踪算法及应用综述

行人跟踪是计算机视觉领域中研究的热点和难点,通过对视频资料中行人的跟踪,可以提取出行人的运动轨迹,进而分析个体或群体的行为规律.本文首先对行人跟踪与行人检测问题之间的差别进行了阐述,其次从传统跟踪算法和基于深度学习的跟踪算法两个方面分别综述了相关算法与技术,并对经典的行人动力学模型进行了介绍,最终对行人跟踪在智能监控、拥堵人群分析、异常行为检测等场景的应用进行了系统讲解.在深度学习浪潮席卷计算机视觉领域的背景下,行人跟踪领域的研究取得了飞跃式发展,随着深度学习算法在计算机视觉领域的应用日益成熟,利用这一工具提取和量化个体和群体的行为模式,进而对大规模人群行为开展精确、实时的分析成为了该领域的发展趋势.     

罗红霉素与紫色素的荷移反应及其测定

建立了一种测定罗红霉素的方便而快捷的荷移分光光度法。罗红霉素与紫色素在乙醇介质中发生电荷转移反应 ,荷移络合物在 5 4 4nm处有最大吸收 ;表观摩尔吸光系数是 6 .5 6× 10 3L·mol- 1 ·cm- 1 ,该络合物的组成是 1∶1,稳定常数是 3× 10 4 。药物浓度在 0～ 12 0mg L范围内服从比耳定律。当罗红霉素浓度为 5 0mg L时 ,5次测定结果的相对标准偏差为 1.3%。利用本法测定了罗红霉素胶囊中有效成分的含量 ,并与文献法进行比较 ,二者结果基本吻合 ,回收率在 96 %以上。     

乌鲁木齐地区土壤对SO4^=的吸附动力学研究

本文对乌鲁木齐土壤吸附ＳＯ４＾＝进行了动力学研究。实验结论与Ｆｒｅｕｎｄｌｉｃｈ和Ｔｅｍｋｉｎ等温吸附数学模型拟合较好。     

网络直播平台数据挖掘与行为分析综述

随着移动通信和互联网技术的不断发展,网络直播逐渐成为了新媒体环境下人们青睐的在线娱乐和信息传播方式.目前广泛应用于课堂教学、真人秀、电竞赛事、品牌营销等方面.数百万主播与数亿计观众的活跃加入和互动,产生了丰富的在线人群行为活动数据,为开展大规模人群行为动力学、平台内容推荐与检测、在线社群演化等研究提供了丰富的实验场景.本文通过梳理国内外网络直播平台数据挖掘与行为分析的相关研究文献,分析了直播平台负载水平、观众行为、主播行为以及社群网络的特征和变化规律,并对直播平台中大规模人群行为表现出的时空规律和重尾效应进行了总结.直播平台中各种社群网络的形成和演化机制、内容推荐与检测等是未来网络直播领域研究的发展趋势.     

基于手机大数据的中国人口迁徙模式及疫情影响研究

新型冠状病毒感染的肺炎(COVID-19)可通过人员接触与流动迅速传播,因此研究人类迁徙和出行模式的变化对疫情防控至关重要.本文基于手机运营商2020年春运及疫情暴发前后连续两个月的全国地级市之间的人口流动数据,运用时序网络分析方法构建人口流动网络拓扑结构指标,并通过引入地理衰减因子提出Spatial-Louvain社团检测算法,研究平时、春运、疫情防控隔离和生产复工四阶段的人口迁徙模式的时空演化规律.研究发现:受各地疫情防控措施影响,武汉封城后全国城市间人口流量急剧下降,并持续至2月中旬.疫情期间人口流动网络结构呈现四阶段的时空演化模式;本文提出的空间网络社团检测算法比传统Louvain算法平均模块度值提高了14%;中国城市分布以经济交互和地理位置为基础,形成了以核心城市为中心,向周边辐射的城市群格局;疫情因素仅能在短暂时间内改变部分城市的城市群归属,当该因素消失或减弱后,城市群能迅速恢复原有格局.     

食用植物油中甘油三酯色谱分析方法研究进展

甘油三酯(TAGs)是植物油的主要成分(占95%~98%),对植物油的性质有着重要的影响。对其结构组成的分析有助于监控食用植物油质量,保障植物油食用安全。由于甘油骨架上可以结合的脂肪酸很多,导致甘油三酯的种类十分庞大,且一般天然油脂中的甘油三酯不仅物理化学性质非常接近,同时还存在大量的同分异构体和位置异构体。因此甘油三酯的分析是一项非常有挑战性的工作。该文对各类色谱分析技术在食用油中甘油三酯分析方面的应用进行了综述,评述了各方法的优缺点,并对指纹图谱技术和化学计量学方法在植物油鉴定中的应用进行了介绍。