互通多孔碳/二氧化锰纳米复合材料的原位水热合成及电化学性能

以互通多孔碳（IPC）为载体，水热条件下在碳表面原位反应生成纳米结构的二氧化锰（MnO₂），制备互通多孔碳/二氧化锰纳米（IPC/MnO₂）复合电极材料. 采用扫描电镜（SEM），透射电镜（TEM），X射线衍射（XRD），热重分析（TGA）对其结构进行表征；采用循环伏安法、恒流充放电和交流阻抗对其电化学性能进行研究. 结果表明：生成的MnO₂均匀地负载在碳的表面，形成多层次结构，并且随着温度的升高IPC表面负载的MnO₂由纳米颗粒变为纳米片状结构；MnO₂纳米片具有典型的K-Birnessite 型晶体结构；复合物中MnO₂的含量约为34%（w）. 在100 ℃制备的IPC/MnO₂复合材料在三电极系统中最高比电容达到了411 F·g^-1；随着反应温度的升高,比容量先增长后基本保持不变. 以IPC/MnO₂为正极，活性炭（AC）为负极，1 mol·L^-1 Na₂SO₄溶液为电解液组装成IPC/MnO₂//AC 混合超级电容器，发现IPC/MnO₂电极的电容器其电位窗口从1 V扩展到1.8 V，容量可达86F·g^-1，且表现出良好的电容特性和大电流放电性能.     

水中痕量钼(Ⅵ)的4-(2-吡啶偶氮)-间苯二酚螯合活性炭吸附富集分光光度法测定

提出了一种简单快速预富集水中痕量钼（Ⅵ）的新方法，方法的机理在于4－（2－吡啶偶氮）－间苯二酚（PAR）与钼（Ⅵ）螯合后被活性炭中附，然后用NaOH解吸下来，再用水杨基荧光酮与钼（Ⅵ）显色，分光光度法测定钼（Ⅵ）的含量；详细研究了影响Mo-PAR螯合物定量吸附于活性炭上的各种参数，找出了最佳吸附－解吸条件，包括吸附酸度、PAR用量、吸附时间、解吸酸度等；该法的主要优点是操作简单、快速，干扰小，避免了常规方法中用浓硝酸消化活性炭费时和污染大的解吸方法，该法已用于测定水中痕量钼（Ⅵ），加标回收率达到94％－97％。     

Photodissociation of Cycloketones by Ultraintense Femtosecond Laser Pulses

ThestudyofphotoionizationandphotodissociationprocessesinducedbyintensefemtosecondlaserpuIses(>lo"W/cm')withpolyatomicmoleculesbecomesofinterestbecausesomenewphenomenahavebeenobserved'-3.Sofar,mostoftheinvestigationsfocusontheexperimentalexplorationofphotoionizationprocesses'-'.Butthephotoionizationmechanismofpolyatomicmoleculesinanintensefslaserfieldisstillambiguous'.,.Incontrasttothephotoionizationprocesses,theunderstandingoffragmentationofmolecularionisevenpoorer.Corkumetal,'.,'reportedthef…     

功能性超薄有序分子沉积膜的制备及其结构研究

1991年G.Decher等首次探讨了阴阳离子与聚电解质交替沉积制备有机超薄膜的方法。我们在完善成膜技术和发展成膜基质的基础上,详细研究了其成膜过程与膜的结构,并定义这种新的自组装超薄有序膜为分子沉积膜——MD膜。MD膜是利用阴阳离子的静电吸附反应特性,通过相反离子体系的交替分子沉积制备的层状有序自组装多层超薄膜。需要指出的是,分子沉积既是有机超薄膜的制备技术,本身又是一种自组装超薄有序膜。MD膜制备工艺简单,热稳定性和长期稳定性好,不受基体形状与面积限制。     

灰色GM(1,1,k,k2)模型背景值及时间响应函数优化

本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k²)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k²)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k²)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k²)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。     

基于AR技术的光交箱资源校准技术

光交箱端口状态对通信网络的正常运行具有重要作用,由于光交箱内部布线杂乱,容易对端口产生排线遮挡问题,导致传统的光交箱端口图像识别操作不便。文中提出了一种基于AR技术的光交箱资源校准技术,该技术可以对实时视频自适应选取关键帧,然后对关键帧进行光交箱端口状态和文字识别,最后返回加权融合后的识别结果,并利用实时AR交互指引巡检人员处理被遮挡端口,这不仅能提升巡检人员的工作效率,还能提高实时识别准确率。将该校准技术应用到光交箱端口的智能检测中,能对光交箱的端口识别提供极大便利。     

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

基于光谱注意力图卷积网络的高光谱图像分类

近年来,图卷积网络因其特征聚合的机制,能够同时对单个节点以及近邻节点的特征进行表示,被广泛应用于高光谱图像的分类任务。然而,高光谱图像(HSI)中常存在波段冗余、同物异谱等问题,使得直接利用原始光谱特征构建的初始图可靠性不足,从而导致高光谱图像的分类精度低。为此,该文提出一种基于光谱注意力图卷积网络(SAGCN)的高光谱图像半监督分类方法。首先,利用注意力模块对光谱的局部与全局信息进行交互,以增加重要光谱的权重、减小冗余波段以及噪声波段的权重,从而实现光谱的自适应加权;然后,针对光谱加权处理后的高光谱图像,通过空间-光谱相似性度量构建更为准确的近邻矩阵;最后,通过图卷积对标记和无标记样本进行有效的特征聚合,并使用标记样本的聚合特征训练网络。在Indian Pines, Kennedy Space Center和Botswana 3个真实高光谱图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。     

数字孪生技术在智慧水利工程中的应用

水利工程是我国促进经济发展的重要设施,应重视水利工程的稳定以及运行安全。数字孪生技术能够为智慧水利工程建设中存在的问题提供解决方案,有助于相关部门更科学、精准地进行防洪、减灾、洪水调度等水安全处理工作,主动防范灾害对城市经济、人民生命财产产生影响,促进智慧水利工程的高质量发展。基于此,文中主要介绍了数字孪生技术,及其在智慧水利工程中应用的必要性,并对其在智慧水利工程中的应用进行了深入分析,以期为智慧水利工程的发展提供参考。     

A rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology

In this paper, a rare-earth spectral traceability anti-counterfeiting detection technology is proposed. Configure rare-earth samples No.1, No.2 and No.3 with different doping ratios. The spectral signals of these three samples are collected and integrated into a sample library. The traceability anti-counterfeiting detection is to compare the spectral information of the samples to be tested with the established sample library by selecting specific wavelength points for light intensity values. If the sample to be measured meets the light intensity range of the established sample library at a specific wavelength point, the sample model will be output. If it does not meet the light intensity range, the sample to be tested is fake. After testing, the anti-counterfeit rate of samples No.1, No.2 and No.3 can reach 100%. This testing process does not destroy the sample, and the anti-counterfeit effect is unique and reliable.