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研究了La-Th-O二元氧化物的组成、结构及其对甲烷氧化偶联反应催化性能的影响;用XRD、IR、XPS“SEM等方法对催化剂进行表征,La-Th-O系列催经剂随La/Th原子比的变化,可生成LaxTh1-xO2-δ固溶体,具有萤石结构的LaxTh1-xO-2-δ相是甲烷氧化偶联反应的主要活性相。 相似文献
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面向对象的有限元程序设计 总被引:23,自引:2,他引:21
本文按照面向对象的程序设计方法,遵循有限元分析的本质,采用C++语言,建立了有关描述有限元模型的类,给出了类的描述和它的实现方法。相关的类和方法包括处理矩阵的类、节点类、单元类、材料类、形函数类等。据此编制了有限元分析的数值计算程序,并给出了一个实例。 相似文献
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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
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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