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以1-甲基咪唑和氯代正丁烷为原料,合成1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体;以醋酸锌[Zn(Ac)2]、硫酸锌(ZnSO4)和氯化锌(ZnCl2)为锌源,在1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体和丙氨酸体系中与硝酸铈反应,经水热合成法制备得到Ce掺杂的纳米ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见光吸收光谱(UV-Vis)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱分析(XPS)和红外光谱(FT-IR)对产品进行表征。以亚甲基蓝(MB)为目标降解物,采用UV-Vis检测,考察了Ce掺杂的纳米ZnO的光催化活性。研究表明,焙烧温度对光催化的晶体结构和光催化活性产生较大的影响;2%Ce/ZnO、焙烧温度为500℃、催化时间为30 min、亚甲基蓝用量0.05 g、pH值为10时降解率可达99.5%以上。 相似文献
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为抑制铝碳质长水口使用过程中石墨的氧化,其表面会涂覆含 20%~30%Al2O3的抗氧化涂层,但切割丝钢等特种钢冶炼过程必须严格控制钢液中夹杂的 Al2O3的含量,因此需要制备低氧化铝含量的抗氧化涂层。本文通过调节涂料组成、加水量和水玻璃加入量制备了低铝抗氧化涂层,并利用扫描电镜分析了抗氧化实验后试样断口的显微结构。结果表明:以粘土粉、钾长石粉和硅砂为主要原料,添加 10%硼砂的涂料可在 800 ℃形成良好的釉层,此时涂料中 A12O3的含量可降至 12%,得到了低铝涂料;当加入占涂料质量 80%的水和 40%的水玻璃时,涂层具有最佳的涂覆性能和抗氧化性能,涂层和长水口基体结合致密,保护了长水口中的石墨不被氧化。 相似文献
77.
The application of deep learning in the field of object detection has
experienced much progress. However, due to the domain shift problem, applying an
off-the-shelf detector to another domain leads to a significant performance drop. A
large number of ground truth labels are required when using another domain to train
models, demanding a large amount of human and financial resources. In order to avoid
excessive resource requirements and performance drop caused by domain shift, this
paper proposes a new domain adaptive approach to cross-domain vehicle detection. Our
approach improves the cross-domain vehicle detection model from image space and
feature space. We employ objectives of the generative adversarial network and cycle
consistency loss for image style transfer in image space. For feature space, we align
feature distributions between the source domain and the target domain to improve the
detection accuracy. Experiments are carried out using the method with two different
datasets, proving that this technique effectively improves the accuracy of vehicle
detection in the target domain. 相似文献
79.
Neural Machine Translation (NMT) is an end-to-end learning approach for
automated translation, overcoming the weaknesses of conventional phrase-based translation
systems. Although NMT based systems have gained their popularity in commercial
translation applications, there is still plenty of room for improvement. Being the most
popular search algorithm in NMT, beam search is vital to the translation result. However,
traditional beam search can produce duplicate or missing translation due to its target
sequence selection strategy. Aiming to alleviate this problem, this paper proposed neural
machine translation improvements based on a novel beam search evaluation function. And
we use reinforcement learning to train a translation evaluation system to select better
candidate words for generating translations. In the experiments, we conducted extensive
experiments to evaluate our methods. CASIA corpus and the 1,000,000 pairs of bilingual
corpora of NiuTrans are used in our experiments. The experiment results prove that the
proposed methods can effectively improve the English to Chinese translation quality. 相似文献
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