Cu2O/TiO2-Bi2WO6三元复合催化剂的制备及光催化性能研究

采用水热法制备花状Bi2 WO6,并利用超声分散法制备了Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂,通过FESEM、XRD、XPS、FI-IR、UV-vis DRS和PL对光催化剂进行了分析和表征.表征结果证明:花状Bi2 WO6表面负载着碎片状的TiO2和立方体Cu2 O形成Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂;以短链脂肪酸(SCFAs)为牺牲剂,考察复合光催化剂的光催化产生氢气和烷烃的性能.实验结果表明:Cu2 O/TiO2-Bi2 WO6复合光催化剂以乙酸为牺牲剂,主要产氢气和甲烷,降解率高达91.82;;以丙酸为牺牲剂,产物主要是乙烷和丁烷,降解率高达90.70;;以丁酸为牺牲剂,除了氢气,甲烷,乙烷,丙烷,丁烷外,气体产物还含有一定量的戊烷,其降解率高达91.50;.结合反应液中间产物的成分进行检测,由此推断出光催化反应的可能机理.     

面向航空通信应用的边沿触发器教学设计

研究和分析了面向航空通信应用的边沿触发器教学设计。以边沿触发电路实现原理为核心,引导边沿触发机制的探究式学习；以航空机载网络通信为具体应用背景,引入科学研究和工程实现中实际问题,设计曼切斯特码检测系统实验；使得边沿触发器教学成为“知识再创造”的过程和创新实践的新载体,以期培养新工科背景下的独立、创新和实践精神。     

面向工程应用的单片机课程教学改革与实践

在分析传统单片机教学存在问题的基础上,提出面向工程应用,聚焦企业需要,构建能力递进、面向应用的内容体系,搭建资源共享、实践创新、师生互动的自主学习平台,组建培养兴趣,突出技能的“双师型”教学团队,实践表明,在传授知识的同时,能有效提升学习兴趣,优化人才素质结构。     

基于J2EE技术的药品管理系统的设计与实现

在市场经济蓬勃发展的今天,人们对于医药产品的需求也在迅速增强,同时药品行业也正处于一个高速发展的时期。行业的快速发展必然导致市场的激烈竞争,如果想要在这样的市场中快速发展,企业必须加强内部管理,提高经济效益。为了促进药品行业的发展,加快药品管理的科学化进程,尽快建立和完善现代企业的信息化管理机制,设计了基于J2EE的药品管理系统。简述了药品管理系统的设计与实现过程,从需求分析、概要设计、详细设计以及系统的具体实现都遵循了软件工程的原理和数据库的设计方法。该系统的目的是提高工作人员的工作效率,减轻企业员工的压力,可方便、快捷地为用户服务。它可以使现阶段业务操作简单,有效预防了药品流失,使医药行业的管理工作向一个新的层次迈进。     

公安信息系统安全审计技术现状和问题

自《关于加快推进公安信息系统应用日志安全审计工作的通知》(公传发〔2013〕516号)下发以来,公安业务系统的安全审计工作有了很大的进展,但在落地的过程中,也出现了一些现象值得去研究和讨论。文章在安全审计发展现状的基础上,论述了存在的问题,并针对关键问题给出具体的技术实现思路以及实现方案。     

“行走中的”移动与高性能完美均衡工作站——实测HP ZBook 15G2

在新媒体的时代到来之后,后期制作有了其举足轻重的地位与不同的历史意义。随着后期制作在影视视频节目中的地位上升,后期制作的精良与否也成为了影视视频节目质量提升不可或缺的因素。随着后期制作的水平与制作程序的复杂程度的提升,后期制作的周边设备成为后期制作企业竞争力的一部分,甚至是重要的组成部分。后期制作的周边设备中,最重要的可以说是工作站     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

机场地面移动目标监测系统优化

针对机场地面移动目标位置监测系统缺乏统一有效组网方案的问题,在现有的AeroMACS通信技术的基础上,提出了一种对通信协议进行优化的方案,对原有系统中各移动节点的通信方式和上下行链路的资源分配方案做了调整。通过系统分析与NS-3软件建立场景仿真,结果表明文中提出的系统在通信时延与系统容量方面均优于原有系统,可有效改善机场地面移动目标监测系统的网络性能。