类氖氩离子能级及碰撞强度的计算

利用扭曲波波恩近似方法及AUTOSTRUCTURE (AS)程序，快速精确地计算了类氖Ar8+离子2s22p6、2s22p53s、2s22p53p、2s22p53d、2s2p63s、2s2p63p和2s2p63d组态的能级以及当电子碰撞能量为75.0、125.0、175.0、250.0 (Ry)时，从j能态到i能态的碰撞强度.并且与已有的研究成果进行了对比.结果表明，采用扭曲波波恩近似并结合AUTOSTRUCTURE (AS)程序的研究方法，可以成为研究原子或离子碰撞强度的有效途径。     

神经形态器件的特性与发展

随着大数据时代的到来和人类对人脑系统研究的日渐深入,类脑计算领域的研究取得突破性进展,有希望在根源上打破传统计算机的性能瓶颈.神经突触是对人体脑部进行记忆能力训练和处理数据的重要基础单元,因此开发新材料、新结构,研究基于新型人造材料与光电子器件的神经突触可塑性,对神经形态器件研究和类脑硬件设计的实现都有着重要意义.本文首先指出目前“冯·诺依曼架构”的主要性能瓶颈,引出类脑计算的概念,提出神经形态器件的主要性能优势,并梳理神经形态器件发展历史;然后在忆阻器领域,阐述与分析忆阻类型、忆阻结构与忆阻机理,比较出几种忆阻器的特性,举例说明忆阻器在不同领域的应用;接着以神经形态器件为基础,选取磁性隧道结、新型浮栅管和铁电晶体管,介绍其结构、工作原理与应用;最后总结目前神经形态器件发展的成果和方向,并对行业发展前景进行预测.     

用联树法探讨图的最小亏格

图的最小亏格问题是拓扑图论中重要且为NP-困难的问题.本文首先在联树的基础上阐述了解决图的最小亏格问题的新途径,同时对两类图的最小亏格问题给以解决.最后作为应用,给出了一些对称性比较弱的图类的最小亏格表达式.     

基于六角氮化硼二维薄膜的忆阻器

报道了一种基于多层六角氮化硼(h-BN)二维薄膜的忆阻器件.该器件不需要电预处理过程,且具有自限流的双极性阻变行为;具有较好的抗疲劳性和较长的数据保持时间.该器件在脉冲编程条件下具有模拟转变特性,即在连续的电压脉冲下器件的电阻态能被连续地调控,使得该器件能够模仿神经网络系统中的神经突触权重变化行为.综上所述,基于多层h-BN的忆阻器具有应用在非易失性存储和神经计算中的潜力.     

HPM视角下高等数学教学研究:以无穷级数为例

以高等数学中无穷级数概念为例,考察了无穷级数的概念的历史,并对其重构,据此进行了教学设计.我们相信HPM在大学数学教学设计中同样适用,有必要从理论和实践两方面进一步深入开展HPM视角下的大学数学教学研究.     

基于“SPOC+翻转课堂”的大学公共数学混合式教学模式的设计与实践

设计了基于"SPOC+翻转课堂"和传统教学相结合的混合式教学模式,并在课堂教学中进行了实践探索.实践证明,教师和学生都发生了很大的转变,教学质量明显提高,同时也面临着诸多挑战:教师高层次的学科教学能力急需提高;学生自主学习与团队合作意识需要加强;教师与学生面对面的交流不可替代.新型教学模式的本土化需要长期的研究与探索.     

类氖氩离子能级及碰撞强度的计算

利用扭曲波波恩近似方法及AUTOSTRUCTURE(AS)程序,快速精确地计算了类氖Ar8+离子2s22p6、2s22p53s、2s22p53p、2s22p53d、2s2p63s、2s2p63p和2s2p63d组态的能级以及当电子碰撞能量为75.0、125.0、175.0、250.0(Ry)时,从j能态到i能态的碰撞强度.并且与已有的研究成果进行了对比.结果表明,采用扭曲波波恩近似并结合AUTOSTRUCTURE(AS)程序的研究方法,可以成为研究原子或离子碰撞强度的有效途径.     

搭建数学与数学教育之间的桥梁

作为科学学科的数学和作为学校学科的数学之间一直以来都存在着巨大的鸿沟.美国60年代的"新数"运动试图将现代数学引进中学数学教材,使整个数学结构化、代数化,企图找到一种建立在清晰数学概念的定义之上的途径,并期望以学生能理解的方式表达出来,但最终并没有达到预期的理想目标."新数"运动的失败表明,通过简化基本的数学结构或者通过引入精确的定义和逻辑的证明的做法是无法填补这个鸿沟的[1].按照数学体系为最终目的只能是未来数学家的目的,许多理由表明这永远不可能是普通数学教育的目的,如果按照这个体系来教学的话,那是违反教学法的[2].     

重积分中轮换对称性的应用

举例说明轮换对称性在证明定积分不等式及简化计算方面的应用