部分还原氧化石墨烯的制备、 表征及对人宫颈癌HeLa细胞的体外杀伤作用

以氧化石墨烯(GO)为原料, 利用温和方法制备了3种不同还原程度的部分还原氧化石墨烯pRGO₁, pRGO₂和pRGO₃(pRGO_1—3)； 利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、 拉曼光谱(Raman)、 X 射线光电子能谱(XPS)、 紫外-可见光谱(UV-Vis)、 透射电子显微镜(TEM)和 EDS能谱对其结构和形貌进行了表征. 细胞实验结果表明, 无激光照射下pRGO_1—3本身的细胞毒性较低; 近红外(NIR)激光照射下pRGO_1—3通过光热和光毒性双重作用杀伤肿瘤细胞. 实验结果显示了pRGO 在肿瘤光热疗法和光动力疗法领域的应用潜力.     

蜂窝网络用户上行覆盖率的数值计算方法

对于蜂窝用户上行覆盖率这类含无穷上限的多重积分公式,直接调用积分函数进行计算耗时长且无法确保收敛。文章提出通过逐层分析被积函数特征来缩小积分区间,从而提高计算速度并保证收敛性。为验证方法的准确度,与一种特殊情况下的解析式和仿真结果进行比较,结果显示差异可忽略;同时,与直接进行无穷积分的方法进行比较,显示计算时间至少节省一半以上,且随着用户密度的降低,本方法计算效率方面的优势更加突出。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.     

直通链路技术的发展与展望

直通链路技术己广泛应用于车联网场景。对于直通链路技术的潜在技术方向给出可行的建议，包括传统直通链路技术的增强方向，如载波聚合、使用非授权频谱等；侧行链路对于中继场景的应用扩展，包括终端到终端之间的中继，以及中继的多链接场景；在高精度定位场景使用直通链路技术。并且，给出直通链路技术与各种新技术的融合应用，如智能反射面与区块链技术，从而解决直通链路技术自身的缺陷。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

光波束形成中色散延时的非线性修正

光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分，有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换，改变各收发通道间的相对延时量，从而实现波束指向的变化。在常用的技术中，色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法，而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加，非线性色散延时积累，会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率（RDS）作为其非线性因子，并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时，激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm，波长也整体“平移”?0.31 nm，修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm，可满足商用波分复用器的通带带宽，大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析，RDS数值越小，激光器波长的修正量越小。因此，RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数，从而能够恢复波束畸变，以提升相控阵系统的成像、识别能力。