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Nonlinear Dynamics - The perovskite solar cell (PSC) is one of the most promising photovoltaic candidates along with the highly increasing demand for green electricity. One of the main concerns... 相似文献
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Lin Yu Wu Yeyu Tan Xuecai Wu Jiawen Huang Kejing Mi Yan Ou Panpan Wei Fucun 《Journal of Solid State Electrochemistry》2022,26(4):959-971
Journal of Solid State Electrochemistry - An ultrasensitive “signal-off–on” electrochemiluminescence (ECL) biosensor is constructed based on f1-TiO2/g-C3N4/PDA for thrombin... 相似文献
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Zhengcheng Wang Shangyan Zhou Wei Liao Qian Zhou Meida Chen Jin Long Prof. Qingmei Wang 《Chemistry (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)》2022,28(66):e202201987
The designs of efficient and inexpensive Pt-based catalysts for methanol oxidation reaction (MOR) are essential to boost the commercialization of direct methanol fuel cells. Here, the highly catalytic performance PtFe alloys supported on multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) decorating nitrogen-doped carbon (NC) have been successfully prepared via co-engineering of the surface composition and electronic structure. The Pt1Fe3@NC/MWCNTs catalyst with moderate Fe3+ feeding content (0.86 mA/mgPt) exhibits 2.26-fold enhancement in MOR mass activity compared to pristine Pt/C catalyst (0.38 mA/mgPt). Furthermore, the CO oxidation initial potential of Pt1Fe3@NC/MWCNTs catalyst is lower relative to Pt/C catalyst (0.71 V and 0.80 V). Benefited from the optimal surface compositions, the anti-corrosion ability of MWCNT, strong electron interaction between PtFe alloys and MWCNTs and the N-doped carbon (NC) layer, the Pt1Fe3@NC/MWCNTs catalyst presents an improved MOR performance and anti-CO poisoning ability. This study would open up new perspective for designing efficient electrocatalysts for the DMFCs field. 相似文献
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为提高煤与瓦斯突出矿井瓦斯抽放效果,建立了3个一级指标、14个二级指标的突出矿井瓦斯抽放限制影响因素评价指标体系,利用AHP和熵权法分别确定指标因子主、客观权重.通过实地调研分析和反馈验证了AHP-熵权法的可行性和正确性,利用加权平均法确定评价模型的综合权重.研究表明:封孔方式、钻孔半径、抽放时间、煤体裂隙发育程度和抽放负压是目前影响煤矿瓦斯抽放效果的主控因素. 相似文献
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科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 相似文献