全自动高温水解-离子色谱法测定氧化镧铈中氟、氯

为探究稀土氧化物中氟(F)和氯(Cl)元素含量的快速检测方法,通过全自动高温水解仪对氧化镧铈样品进行前处理,并利用氢氧根体系离子色谱仪检测吸收液中F-、Cl-离子的含量,建立了基于全自动高温水解-离子色谱法测定氧化镧铈中的F、Cl元素含量的快速检测方法,该方法有效避免了传统前处理方法过程复杂、分析时间慢、极易受人为干扰的问题。称取0.3g氧化镧铈样品,在氧气流量为300 mL/min,1100 ℃高温下水解燃烧20 min,吸收定容为体积20mL的吸收液,以NAOH(15mmol/L)作为淋洗液,经色谱柱分离,测得F-与Cl-在质量浓度为1.00 mg/L-15.00 mg/L范围内,质量浓度与离子色谱峰面积呈线性关系,相关系数均为0.9999。检出限分别为0.003mg/L和0.12mg/L。全自动高温水解仪联用离子色谱仪检测系统对氧化镧铈中F-的平均加标回收率测定结果为98.4%,标准偏差RSD为0.94%;对Cl-的加标回收率测定结果为97.8%,RSD为2.86%。说明该方法较高准确度及精密度,测试结果准确可靠满足企业和检测机构的测试需求,为稀土氧化中氟、氯元素含量的研究及相关产品的开发提供了理论基础。     

背包客身份认同对主观幸福感的影响

已有研究表明,在“日常生活世界”形成的群体身份认同能提升人们的主观幸福感。作为对当前社会快速变化的一种回应,背包旅行能提供展露自我的“自由空间”,建构独特的背包客身份认同。为探明背包客在“旅游世界”建构的身份认同是否显著提升其主观幸福感这一问题,基于社会认同理论和自我决定理论,将自尊作为中介变量,检验了背包客身份认同与主观幸福感之间的关系。通过问卷调查（n=400）收集数据,运用结构方程模型偏最小二乘法（PLS-SEM）进行统计分析。发现：（1）背包客身份认同的自我归类维度、群体自我价值维度对主观幸福感有显著正向影响;（2）群体自我评价维度、群体自我价值维度对自尊具有显著正向影响;（3）自尊对主观幸福感也有显著正向影响,且自尊在群体自我价值影响主观幸福感的过程中起部分中介作用。所得结果丰富了旅游者幸福感与背包客身份认同的理论研究。     

高频聚焦超声声场和温度场的仿真研究*

为探究临床常用的7 MHz高频聚焦超声在多层生物组织中的声传播以及毫秒级时间内的生物传热规律问题,基于Westervelt方程和Pennes传热方程,使用有限元方法建立高频聚焦超声辐照多层组织的非线性热黏性声传播及传热模型。首先分析了线性模型和非线性模型之间的差异,然后在非线性模型下探究换能器的参数对声场和温度场的影响。仿真结果显示：在7 MHz频率下,当换能器输出声功率超过5 W时,声波传播的非线性效应不可忽视(p <0.05);当声功率从5 W增大到15 W时,非线性模型与线性模型预测的温度偏差从20%增加到34.703%;高频聚焦超声波的非线性行为比低频更加显著,基频能量向高次谐波转移的程度增大,声功率为10 W和15 W时4次谐波与基波之比分别达到7.33%和12.12%;高频换能器参数的改变对组织中声场和温度场分布的影响较大,换能器焦距从12 mm减小到11.2 mm,焦点处最高温度增加了77%。结果表明,7 MHz聚焦超声的非线性声传播需要考虑到4次谐波的影响。该文提出的多层组织非线性仿真模型可为高频聚焦超声换能器参数优化及制定安全、有效的术前治疗方案提供理论参考。     

Positions and Widths of Anticrossings for Potassium Rydberg Stark States

The B-spline expansion technique is applied to study the anticrossings for potassium Rydberg states in a static electric field. The results of our calculation indicate that the antierossings are caused mainly by the core interaction or by the fine structure interaction. Our results for the positions and the widths of the anticrossings are in good agreement with experimental data.     

面向神经形态感知的人工脉冲神经元的研究进展

近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。     

全台网非线性编辑设备选用与研究

分析了中小电视台在构建高效、实用的非编网时需要考虑的问题,根据实际情况阐述了非编设备的选用要求,并对实现的非编网络系统进行了介绍.     

TD-SCDMA手机终端视频采集方案实现

提出了将摄像头应用在TD-SCDMA手机终端中的设计方案,通过使用参考验证方法(RVM)搭建验证平台,使用OpenVera语言模拟实际的摄像头功能.分析结果显示,该方案可弥补硬件仿真时的不足,满足设计要求.     

Weak Graph Map Homotopy and Its Applications∗

The authors introduce a notion of a weak graph map homotopy (they call it M-homotopy), discuss its properties and applications. They prove that the weak graph map homotopy equivalence between graphs coincides with the graph homotopy equivalence defined by Yau et al in 2001. The difference between them is that the weak graph map homotopy transformation is defined in terms of maps, while the graph homotopy transformation is defined by means of combinatorial operations. They discuss its advantages over the graph homotopy transformation. As its applications, they investigate the mapping class group of a graph and the 1-order MP-homotopy group of a pointed simple graph. Moreover, they show that the 1-order MP-homotopy group of a pointed simple graph is invariant up to the weak graph map homotopy equivalence.     

Ultra-thin Body Buried In0.35Ga0.65As Channel MOSFETs with Extremely Low Off-current on Si Substrates

In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min...     

基于改进VGG网络的单体热电池X光图像无损检测方法研究

为解决单体热电池生产中出现的安装错误、人工检测耗时耗力的问题,提出一个结合迁移学习和卷积 神 经网络(convolutional neural network,CNN) 的单体热电池缺陷检测模型。首先,对数据集图像进行裁剪、加噪等预处理,以VGG16(visual geometry group 16) 网络作为 模型的骨干架构,在瓶颈层后增添选择性核(selective kernel,SK) 卷积;然后,增添全局平均池化(global average pooling,GAP) 层, 增加Dropout层及添加 L2 正则化等微调操作,得到单体热电池缺陷检测模型Q-VGGNet;最后,在大型公开数据集ImageNet上进 行预训练学习,将获得的权重参数迁移到单体热电池图像识别模型Q-VGGNet上。测试实验表明:6种 网络模型对数据集缺陷图像的总体识别准确率分别达到了98.39%、94.44%、97.27%、96.34%、93.71%、 95.61%,Q-VGGNet网 络模型 对合格图像和 漏装负极、极耳断裂、漏装集流片3种缺陷图像 识别准确率 分别达到了99.6%,95.9%,99.6%和98.4%。检测结果表明:该方法能够更准确、快速地检测热电池缺陷, 拥有良好的缺陷诊断能力,较传统方法提高近3%,为人工检测单体热电池缺陷提供了良好的解决途径。