以SBA-15为硅源合成多级孔SAPO-11分子筛及其在正十二烷临氢异构化中的应用

以脱除模板剂后的SBA-15为硅源和间接模板剂,在水热条件下制备多级孔SAPO-11分子筛,并通过XRD、SEM、红外光谱、氮气物理吸附-脱附等表征手段对样品的晶相、形貌、酸性和织构性质进行表征。结果表明,以焙烧后的SBA-15为硅源合成出纯相的SAPO-11分子筛,且SBA-15已完全转化。合成的SAPO-11样品呈空心的近方柱体形貌,由宽度为100 nm左右的细条聚集而成,晶粒粒径为1-3 μm。与白炭黑、硅溶胶合成的常规SAPO-11分子筛对比发现,添加SBA-15可在SAPO-11中引入介孔孔道,孔径为5-10 nm,且样品以中强度的Brønsted酸为主,弱Brønsted酸相对较少。以正十二烷为探针分子,考察Pt/SAPO-11催化剂的临氢异构化反应性能。结果表明,多级孔Pt/SAPO-11催化剂具有优良的异构化反应性能。催化剂的高活性和选择性与SAPO-11分子筛的酸性质和孔道结构密切相关,中强度的Brønsted酸量的增加有助于活性提高,同时介孔孔道有利于产物扩散,异构产物的选择性明显提高。     

铈含量对CeUSY分子筛抗镍性能的影响及机理研究

采用液相离子交换法制备了不同Ce含量的CeUSY分子筛,并通过Mitchell等体积浸渍法对其进行Ni污染,运用ICP-AES、XRD和N₂吸附等温线等方法对其织构性质进行表征,并利用微反应活性评价装置考察了其抗镍性能。结果表明,不同Ce含量改性的USY样品其抗镍效果存在差异,CeUSY分子筛的抗镍效果与Ce含量的关系呈现火山型变化。结合Ni污染前后CeUSY分子筛的H₂-TPR和Py-FTIR表征结果探讨了Ce物种的抗镍机制,证实了Ce物种形态的变化是不同Ce含量的CeUSY分子筛具有不同抗镍效果的重要成因,其中,SOD笼中的Ce（OH）²⁺在高温条件下可与Ni（OH）⁺相互作用,脱去一分子H₂O形成Ce³⁺-O-Ni²⁺的稳定结构,阻碍了Ni物种与骨架铝的结合导致CeUSY分子筛中B酸中心的破坏,同时有效抑制了易还原NiO物种的生成。而Ce含量过高使得SOD笼内的Ce物种变成二聚以及三聚物,与Ni（OH）⁺作用减弱,使其抗镍性能减弱。     

The application of porous Si photonic crystals for metal-resonance enhanced fluorescence

This paper has demonstrated the resonance fluorescence enhancement of R6G when gold nanoparticles (Au NPs) deposited in the porous Si photonic crystal device. Both of microcavity (MC) and distributed Bragg reflector (DBR) with different parameters are investigated for making the photon transmission of photonic crystal device play an optimal role in enhancing fluorescence resonance. While minor changes were observed on the DBR substrates, a significant change in the intensity of enhanced fluorescence varies with the defect modes of MC substrates. Particularly, the strongest enhancement has been presented as the MC defect mode wavelength located at the maximum absorption wavelength of Au NPs. In this case, the fluorescence intensity of R6G on MC device is 2.5 times of that of R6G based on DBR device.     

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。     

机动通信网分级分布式网络规划设计

为提高机动通信网络规划的科学性、准确性,充分发挥指战员能动性和通信装备效能,提出了一种分级分布式网络规划方法,阐明了分级资源管理和分级分布式网络规划两种应用模式。所提方法支持规划任务的分解和资源段的下发,并能融合各级规划结果,形成全网规划态势。此外,对分布式数据融合过程中必然会出现的冲突设计了检查及处理流程,并根据引起冲突的资源类型,明确了判定规则和处理办法。     

声表面波射频识别系统的FMCW信号源设计

频率调制连续波(FMCW)的产生(即FMCW信号源)是声表面波射频识别系统频域采样阅读器的重要组成部分。为了满足扫频速度、带宽和线性度等要求,采用直接数字频率合成器(DDS)与锁相环(PLL)混频,并结合IQ调制的方式设计了超高频FMCW信号源。实际制作了信号源电路,DDS芯片输出I、Q两路正交信号,并分别以差分形式传输至IQ调制芯片进行上变频。测试了DDS输出信号的差分、正交特性,分别对信号源产生的单频信号和扫频信号进行了测试。最后搭建系统对声表面波标签进行测试。测试结果表明信号源设计的有效性。     

联合多普勒及MW周跳探测和修复方法

导航定位中针对双频码相组合法(MW)无法探测L1和L2载波同一历元发生相同周跳,以及周跳探测后不能实现频率间周跳分离的情况,提出了一种联合多普勒及MW组合法的周跳探测改进方法。利用多普勒积分可对单频点进行周跳检测和修复的特性,将传统MW组合法与多普勒积分法相结合,建立改进模型,从而计算并分离出L1和L2载波相位产生的周跳。用实测数据进行验证和分析,对比了3种不同情况下改进方法的检测效果,实验表明新算法能精确探测和分离出L1和L2载波相位中的周跳组合,可以准确探测周跳发生位置及周跳数值,并且能够探测和修复1周以上的周跳,有效提高了MW组合算法探测与修复周跳的准确性和可靠性。     

面向窄节距倒装互连的预成型底部填充技术

近年来随着电子产品的小型化发展,窄节距倒装芯片互连已经成为研究热点。传统的倒装芯片组装后底部填充技术(例如底部毛细填充)在用于窄节距互连时易产生孔洞,导致可靠性降低,因此产业界开发了面向窄节距倒装芯片互连的预成型底部填充技术,主要包括非流动底部填充和圆片级底部填充。介绍了这类新型底部填充技术的具体工艺及材料需求,并提出了目前其在大规模量产以及未来更窄节距应用中存在的问题及挑战,总结了目前产业界在提高量产生产效率、提升电互连的可靠性以及开发纳米级高热导率填料等方面提出的解决方案,分析了该技术未来的发展方向。     

分布定位式光纤振动传感系统的事件识别

本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法.该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类.本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作.实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96％,并且识别时间仅为0.61 s.     

基于深度学习的三叉神经区域自动检测及TensorRT加速

利用深度学习技术对颅脑核磁共振图像(MRI)中三叉神经区域进行自动检测可为后续三叉神经分割提供可靠的输入图像,有效解决了人工筛选三叉神经对临床医生专业素养要求高、耗时长等弊端。采用YOLO网络自动检测颅脑核磁共振图像中三叉神经区域提高推理速度,并系统性地评估NVIDIA TensorRT框架在不同计算平台下的推理性能。实验结果表明,通过YOLO目标检测网络能够准确检测出三叉神经所在的区域,同时在NVIDIA TensorRT框架下,当输入的颅脑MRI分辨率为(204×204)时,CPU平台、嵌入式GPU平台、桌面GPU平台及专业GPU计算卡平台下,YOLOv2网络检测优化后的三叉神经目标的每秒帧率分别可达到0.1 FPS,23.4 FPS,112.5FPS和793.7 FPS,这为后续开发便携式的三叉神经分割设备提供了可参考的重要依据。