以硫酸锌、醋酸锌和氢氧化锌为原料，制备出氢氧化锌前驱体和氧化锌晶种，在微波水热条件下快速合成了氧化锌纳米棒。通过X射线衍射（XRD）、扫描电镜（SEM）、透射电镜（TEM）和紫外?可见分光光度计（UV-vis）对氧化锌纳米棒的形貌、结构和光学性质等进行了表征，并通过降解罗丹明B（RhB）测试了样品的光催化性能，探讨了微波辐射作用对产物的催化活性的影响。实验结果表明，氢氧化锌作为前驱体在微波作用下30 min，生成为基于氧化锌纳米棒自组装的三维笼状结构，与常规方法制备的氧化锌纳米棒相比，微波辐射作用下生成的样品结晶度更高。紫外?可见分光光度计结果表明微波辐射会导致合成的氧化锌纳米棒吸收边红移，缩小带隙能量，从而提升氧化锌纳米棒的催化活性。光催化测试表明微波辅助合成的氧化锌纳米棒具有更好的可见光吸收特性，在紫外和可见光照射下，对罗丹明B都具有较好的降解效率，在紫外光照射下80 min内罗丹明B的降解率可达到98.5%。这种微波辅助的合成方法能够在短时间内合成大量的氧化锌纳米材料，具有高效批量制备、清洁环保等优点

人教版初中物理九年级全一册第十四章 内能的利用第2节 热机的效率导学案(4)

以电炉镍铁渣和普通高炉渣为主要原料，采用Petrurgic一步法制备了微晶玻璃，并结合力学性能测试，对样品进行了X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析，讨论了电炉镍铁渣和普通高炉渣配比、Mg2+含量以及晶核剂TiO2对成品微观结构及性能的影响规律.结果表明：将熔渣冷却至900℃结晶和650℃退火，能够制备出性能优良的微晶玻璃.当Mg2+含量增加且析出晶体为单一辉石族矿物时，微晶玻璃具有较高的力学性能.电炉镍铁渣或Mg2+含量增加，会导致其辉石族矿物含量增加，当两种渣混合掺量达到90%(镍铁渣质量分数50%，高炉渣质量分数为40%)且外掺2% MgO时，所制备微晶玻璃结构致密，仅含有单一辉石族矿物，包括透辉石、普通辉石和斜顽辉石，从而具有最优的力学性能，其抗折强度达210 MPa，抗压强度达1162 MPa.电炉镍铁渣或者MgO含量进一步增加，会导致镁橄榄石析出，此时微晶玻璃的力学性能显著下降.TiO2含量的增加不改变微晶玻璃晶体种类，合适掺入TiO2(本实验为质量分数2%)能够增强透辉石含量，提升性能；但过量掺入会抑制晶体生长，导致其性能下降

人教版初中物理九年级全一册第十四章 内能的利用第2节 热机的效率导学案

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

以磁性Fe3O4微球为模板，通过St?ber法和水热法合成了一种杨梅状的新型Fe3O4@SnO2复合材料，主要应用于电磁波吸收领域。借助X射线衍射、X光电子能谱、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、振动样品磁强计和矢量网络分析仪对其物相结构、表面元素、微观形貌、磁性及吸波特性进行了分析表征。分析结果表明，杨梅状的Fe3O4@SnO2的球径约为500 nm，无明显团聚，具有良好的形貌均匀性。其SnO2层由纳米SnO2颗粒松散堆叠而成，具有大量的空隙结构，层厚约为40 nm。杨梅状的Fe3O4@SnO2具有较强的介电损耗能力，且有利于提升阻抗匹配性能，呈现出良好的电磁波吸收能力，当厚度为1.4～2.8 mm时，其最小反射损耗RL（min）均低于?20 dB。其最优厚度为1.7 mm，此时RL（min）为?29 dB，有效带宽为4.9 GHz（13.1～18 GHz），是一种具有发展潜力的吸波材料

金属锰湿法电冶过程是一个典型的远离平衡态的非线性体系，直流作用下会出现电化学振荡、金属分形等非线性行为而引发体系额外的能耗。本文提出一种超混沌电流电解的新模式，通过引入超混沌电路代替原有直流电源来实现。超混沌电流作用下，采用恒电流极化曲线、阳极极化曲线、塔菲尔测试等分析方法和X射线衍射分析、扫描电子显微镜的表征方法，研究铅合金阳极电化学振荡行为与阳极沉积的锰氧化物之间的关联。研究结果表明，在电流密度为350 A·m?2恒电流极化30 min后，超混沌电流极化作用下电位振荡的平均振荡周期较直流极化提高5.6 s，平均振幅降低 38 mV；超混沌电流作用下阳极生成的MnO2，其表面较为致密平整，在一定程度上可以提高铅合金阳极析氧反应活性和耐腐蚀性。综合分析可知，将超混沌电流运用于金属锰电解过程，可以实现对阳极电化学振荡的有效调控，为进一步降低电解过程能耗和污染排放提供新思路

对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第2篇，主要对MOF材料去除水中有机污染物的相关研究进行总结和论述。研究表明，MOF材料含有大量开放性金属位点、路易斯酸碱位以及官能团，因而对染料、抗生素、农药、持久性有机污染物等均具有较高的吸附性能。氢键、π?π作用、疏水作用和静电引力是其吸附有机污染物的主要机制，部分MOF材料中较大的孔道结构也有利于大分子有机污染物的吸附；另外，部分MOF材料还具有优异的催化性能，能够作为类Fenton催化，光催化以及过硫酸盐活化的催化剂实现对有机污染物的催化降解，其中光催化反应中污染物的降解主要源于·O2?、·OH和h+的贡献；而在过硫酸盐体系中，·O2?、·OH、SO4·?和1O2是导致有机污染物分解的主要活性氧化物种。基于对先前研究的回顾，相信未来的研究领域包括但不限于以下方面：（1）进一步提高MOF在去除有机污染物方面的性能，并提高其可回收性；（2）开展新型MOF催化材料的制备及催化反应机理的研究；（3）研究MOF缺陷结构的调控，以开发具有更高吸附和催化性能的新型MOF材料；（4）研究新的框架材料，例如共价有机骨架（COFs）材料，并将其应用于污染物净化领域

仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高，机动性强、隐蔽性好等优点，扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性，能够适应更复杂的环境，但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中，高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径，在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点，因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展，以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统，分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类；然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状，进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段；最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向