花状与颗粒状NiMn2O4纳米材料的制备及其超级电容性能

分别以尿素和氨水为沉淀剂，采用热溶剂法制备了多孔的花状NiMn₂O₄和颗粒状NiMn₂O₄纳米电极材料，采用 X射线衍射仪、扫描电镜、透射电镜和N₂ 吸附-脱附等手段对NiMn₂O₄材料的物相、形貌结构和孔径分布进行了表征，并通过循环伏安、恒电流充放电、交流阻抗等方法测试了所制备材料的电化学性能。研究了沉淀剂对NiMn₂O₄材料形貌、微观结构及电化学性能的影响。结果表明：以尿素为沉淀剂的NiMn₂O₄是由纳米片组成的花状结构，纳米片厚度为50～60nm，比表面积为104m²/g。在 1A/g 电流密度下比电容为1614F/g，在5A/g电流密度下，尿素为沉淀剂的花状NiMn₂O₄材料经1000次恒电流充放电后其比电容可达初始值的89%。以氨水为沉淀剂的多孔NiMn₂O₄为直径约30nm的纳米颗粒结构，颗粒间团聚严重，比表面积为91m²/g。在1A/g电流密度下比电容为1147F/g，在5A/g电流密度下，氨水为沉淀剂的颗粒状NiMn₂O₄材料经1000次恒电流充放电后其比电容可达初始值的80%。尿素为沉淀剂的花状NiMn₂O₄具有优越的超级电容性能。     

GIS在铁路通信线路管理中的应用

科学技术对于各行各业发展中.的作用已经被事实所证明,人们也越来越意识到科学技术的重要性,不断的运用科学技术来推动行业的发展和社会的进步.本文针对GIS在铁路通信线路管理的应用进行了分析,希望能够为铁路通信的可持续发展提供助力.     

基于电影作品论文化自信与传播 ——以电影《红海行动》为例

文化自信的树立和丰富的传统文化的传播和传承是国家发展和建设中的一项重要的任务和使命,也是广大人民群众的精神需求。习近平在十九大召开期间,也将"坚定文化自信,推动社会主义文化繁荣兴盛"作为一个口号和实践要求提出。在现阶段人们的精神和文化生活中,大量的影视作品涌现,这类作品占据了人们的文化和精神生活的同时,也成为现阶段承载文化传播和树立文化自信的重要载体,文化是一个民族生存与发展的重要动力,而优秀的影视作品,更是通过创作和传播当代中国价值观念、体现中华文化精神、反映中国人审美追求,集思想性、艺术性、观赏性为一体的方式发挥文化传播的作用。本文以军事题材电影《红海行动》为例,讨论这类作品在树立文化自信和促进文化传播方面的意义和作用。     

液化指数概率空间分布模拟方法研究

叙述了<建筑抗震设计规范>中规定的砂土液化判别指数的概率意义,研究了在GIS环境下分析液化可能性指标的液化指数概率方法,详细阐述了分析过程和GIS下的应用方法,并结合工程实例,阐述了淄博中心城区液化指数概率空间分布模拟分析的过程.     

原位合成TiB2颗粒增强铝基复合材料研究进展

原位合成技术制备的铝基复合材料,权衡了强度和塑性间的矛盾,有望实现铝基复合材料的结构功能一体化。原位合成TiB₂颗粒增强铝基复合材料比刚度,比模量高,具有优异的力学性能、耐腐蚀性能、耐磨性能和抗疲劳性能,是近年来金属基复合材料的研究热点之一,在汽车制造、高铁动车、航空航天和国防军事等领域具有广阔的应用前景。归纳了三种原位合成TiB₂颗粒增强铝基复合材料反应体系(Al-K₂TiF₆-KBF₄体系、Al-TiO₂-B₂O₃体系和Al-Ti-B体系)的特点和优势,概述了原位合成TiB₂颗粒对铝基体晶粒尺寸、界面结合和润湿性产生影响的研究现状,对TiB₂颗粒强化铝复合材料力学性能的作用机制展开了讨论,梳理总结现阶段在此领域研究过程中仍未解决的问题,展望TiB₂颗粒增强铝基复合材料的潜在发展空间,以期为研究和开发原位合成颗粒增强铝基复合材料提供参考。     

原位合成TiC颗粒增强铝基复合材料研究进展

原位合成TiC颗粒增强铝基复合材料具有密度小、比模量高、低热膨胀系数、热稳定性和导热性能良好,以及耐磨性能和耐有机液体和溶剂侵蚀优良等一系列优点,成为了近年来金属基复合材料的研究热点。本文从反应体系、显微组织、力学性能和强化机制四个方面,综述了近年来原位合成TiC/Al复合材料的研究进展,指出了其存在的问题并展望了其发展趋势,以期为研究和开发原位合成颗粒增强铝基复合材料提供参考。     

一种固定关联目标的融合实现方法

文章提出了一种固定关联目标的融合实现方法,分别采用Yager组合规则对目标属性类别进行融合和基于目标正面纵深的协方差凸组合算法对目标位置进行融合,最后得到融合目标的属性、类别和位置。该方法提高了融合的精度,获取了更准确可靠的目标信息。     

基于遗传算法的面向绿色制造的车间调度优化

针对面向绿色制造的车间调度问题,文章综合考虑加工时间、电能消耗的可计算性和质量、环境影响的复杂模糊性,采用0-1变量思想将质量、环境影响转化为可计算的因素建立了以最小完工时间,最小电能消耗为目标以质量和环境影响为约束的调度数学模型.采用遗传算法结合变权重思想对该优化问题求解,同时结合一个齿轮加工过程中面向绿色制造的车间优化调度为例,说明该优化方法的可行性.     

基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测

针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9％,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测.