纳米晶PbTiO3负载CuO催化NO分解

A large specific surface area perovskite-type mixed oxide PbTiO₃ supported cupric oxide was synthesized as a catalyst for NO decomposition and characterized by techniques such as XPS, XRD, H₂-TPR before and after NO decomposition reactions. The catalytic properties were tested with a fix-bed micro-reactor. The results showed that the PbTiO₃ was inactive for the reactions, but 1wt % Cu/PbTiO₃ catalyst gave fairly good activities for NO decomposition at temperature as low as 473 K. Copper species were found well-dispersed but weakly interacted with the support before NO decomposition, and the NO decomposition caused significant change in the environment of the copper species, which became Cu(Ⅰ) and most probably incorporated into surface crystal lattice of the nano-sized PbTiO₃. In NO reaction, a large amount of oxygen atoms from the decomposition of NO penetrated into the nano-sized PbTiO₃ support and caused small expansion of crystal lattice. The transport of oxygen between the copper species and the catalyst support may be helpful to speed up the kinetic regeneration of active metal sites from oxygen occupancy and resulted in good catalytic performance.     

退火工艺对HgCdTe材料位错密度及电学性能影响的研究

实验分别采用高低温退火和循环变温退火方式对液相外延生长的HgCdTe材料进行饱和汞压热处理,研究了两种热处理工艺对碲镉汞材料位错密度及电学性能的影响。结果表明：相较于高低温退火,经循环变温退火后HgCdTe材料的位错密度有了明显的降低,并且材料的迁移率有了显著的提升。研究发现循环变温退火是一种较好提升HgCdTe材料性能的热处理方法。     

基于HSV的乳腺癌细胞识别方法

乳腺癌是女性致死率最高的疾病之一,严重威胁女性的身体健康。目前,病理医生判断病症等级,仍通过观察病理切片中的增殖细胞个数,具有很大的主观性。本文提出了一种将RGB彩色空间和HSV彩色空间模型结合的方法,采用各分量的色度特征,通过量化分析建立色度特征方程,实现从病理图像中检测识别乳腺癌增殖细胞。经20组乳腺癌病理切片图像验证,准确性达到了94.2%,优于单色彩空间模型方法约4%,本文提出方法能够更精确识别乳腺癌细胞,为乳腺癌细胞识别提供了一种新方法。     

基于区域划分和余弦定理的DV-Hop算法改进

针对传统距离向量-跳段定位算法(Distance Vector-Hop,DV-HOP)存在的节点密度分布不均引起误差比较大的问题,根据DV-Hop算法特性,采用余弦定理,证明节点密度越大所得定位坐标越准确,使用余弦定理减少在节点密度过大时因空间角度导致节点路径曲折过多而引起的误差,同时提出一种区域划分的改进算法,减少在节点密度较小区域的误差;利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)对跳数进行量化分级处理,改善实际距离与计算出的距离相差过大的情况;最后采用最小二乘法估计未知节点坐标。仿真表明,所提出的算法与传统的DV-Hop算法相比,误差有一定的减少。     

黑磷纳米盘-层等离激元系统中的各向异性可调多阶强耦合

黑磷支持各向异性的表面等离激元,可用于设计具备更多功能的原理性器件。用时域有限差分法数值模拟了中红外到远红外波段基于黑磷的层-盘-层系统中不同等离激元模式之间的杂交行为。通过动态调节黑磷中的载流子浓度,可以实现两个晶格方向上强耦合现象的产生与控制。对不同模式间的耦合进行分析并计算,得到吸收光谱中的拉比分裂能最高可达42.9 meV。此外,还计算了偏振角度对各向异性强耦合的影响,其最高可以实现6个吸收频带。该模型可为构建未来在中远红外波段工作的基于二维材料紧凑型各向异性等离激元器件提供基础。     

电磁散射特征提取与成像识别算法综述

合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性,是SAR图像解译的关键支撑。近年来,如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果,总结归纳了其中的关键要素和主要思路,详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用,展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。      

基于强化学习的列车驾驶曲线节能优化算法

在保证安全和准时性的前提下,自动化列车运行可以有效减少列车耗能。为了灵活应对列车运行种的动态变化,提出了一种基于强化学习的方法,可以优化列车控制策略且不采用之前关于列车动力学的知识和设计的列车速度曲线。这个优化模型将列车节能作为目标,把准点到达、列车限速、停车位置作为限制条件。大量的列车运行经验可以被用来训练深度神经网络直到得到最优化行为价值函数,通过对训练过的神经网络输入状态,可以准确输出每个行为的价值,然后再根据行为价值的大小来选择最优的驾驶策略。     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性.     

信息型常见毒物质谱用户库的建立及其在毒物快速筛选上的应用研究

质谱定性是目前世界上最通用的定性分析方法之一,在法庭科学领域毒物分析实践中,质谱一直是对未知样品进行药毒物筛选检测的利器.     

IDENTIFICATION OF LANOSTANES AND THEIR POSSIBLY GEOCHEMICAL SIGNIFICANCE IN BIYANG DEPRESSION

In the study, a series of C_(30)-C_(32) lanostane homologs have been identified from Eogene source rocks and crude oils of Biyang depression in Henan Province, China. Based upon the geochemical investigations and simulating experiments, the idea that the generation of lanostane may mainly be related to the specific original organic inputs and low maturity has been proposed.