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简单的热处理和热处理磷化ZIF-67/氧化石墨烯(GO)前驱体得到具有典型的多孔碳结构特征的CoP/Co@NPC@rGO纳米复合材料电催化剂.通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、拉曼光谱(Raman)和N2等温吸脱附曲线等对其形貌、成分和结构进行分析和表征.采用线性扫描伏安法、电化学阻抗谱和计时电位法探讨了CoP/Co@NPC@rGO纳米复合电催化剂对氢气析出反应(HER)和氧气析出反应(OER)的电催化活性和稳定性
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岩土工程和采矿工程涉及大量的颗粒物质科学和技术难题,定量识别和提取光弹试验颗粒体系的力链网络结构和分布特征,对于认识和掌握其内部细观力学机理和研究宏观力学行为至关重要.采用彩色梯度均方值(G2)算法,建立了不同粒径的圆形颗粒和方形颗粒的接触力(F)和G2的关系;基于数字图像处理技术,提出了识别和区分图像中不同粒径圆形颗粒和方形颗粒的方法,获得了光弹图片中力链网络结构和力链分布方位.以煤矿综放开采为实例,对所提出的力链定量提取方法进行了验证分析,清晰揭示了综放采面矿压形成机理和本质特征.研究表明:单颗粒的F值与G2呈单调递增关系,且粒径越大,F随G2值的增长速度越快;颗粒体系接触力集中分布在0.5F
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利用光学显微镜、透射电子显微镜、显微硬度计和万能拉伸试验机等分析手段,表征了Al−Zn−Mg−Cu−Zr−(Sc)合金搅拌摩擦焊(FSW)接头的显微组织和性能,探究了Sc元素对改善超高强Al−Zn−Mg−Cu−Zr合金焊接性能的作用机制
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文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前,复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述,回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展,并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述,分析了自然场景中文本检测的主要特点;接着,介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术;在此基础上,综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术;最后,对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望
文档格式:PDF 文档大小:972.09KB 文档页数:9
新设计三维打印光敏树脂结构,其主要用在减震隔震组合结构中作为阻尼元件.首先利用微机控制电子试验机对其进行静力加载试验,得到静载下载荷—位移特性曲线,并计算得到特定点处等效弹性模量,利用疲劳机进行动力加载试验,得到结构件在从5 Hz到20 Hz不同频率下滞回曲线,并计算出相应等效阻尼系数.基于有限元法,建立光敏树脂结构有限元模型,并以和实验相同的工况进行静力学和动力学计算分析,并对试验数据和数值计算结果进行对比,得到计算结果与实测结果吻合良好,从而验证有限元模型的可行性.在此基础上通过有限元计算方法,研究不同几何参数缝隙宽度、内弧半径、外弧半径、厚度对光敏树脂结构特定点等效弹性模量以及等效阻尼系数的影响.此结构受力时,纵向保持刚度输出,维持小变形,横向位移放大,具有良好的减振和抵抗变形的能力
文档格式:DOC 文档大小:79KB 文档页数:8
化学类各专业本科学生在修读完普通化学,分析化学,物质结构后修读本课程。要求学生在修 读本课程时能掌握近代无机化学的基本知识、基本理论;运用热力学、动力学及结构、光谱学知识 掌握重要类型无机物的结构及反应性;了解、熟悉近代无机化学的某些新兴领域
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原子吸收光谱法是基于被测元素基态原子在蒸气状 态对其原子共振辐射的吸收进行元素定量分析的方法。 基态原子吸收其共振辐射,外层电子由基态跃迁至 激发态而产生原子吸收光谱。原子吸收光谱位于光谱的 紫外区和可见区
文档格式:PPT 文档大小:1.99MB 文档页数:109
4~1 氢原子光谱和波尔理论 4~2 原子的量子力学模型 4~3 原子核外电子结构 4~4 元素基本性质的周期性变化 4~5 离子键 4~6 共价键 4~7分子间力和氢键 4~8晶体结构简介
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1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列
文档格式:PDF 文档大小:464.04KB 文档页数:7
通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程
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