Eco-friendly approach for preparation of hybrid silica aerogel via freeze drying method

Journal of Materials Science - In this paper, an eco-friendly method of producing hybrid silica aerogels by freeze-drying method (FD) is proposed. In the freeze-drying system, deionized water was...     

A Pattern Recognition Method of Personalized Adaptive Learning in Online Education

Mobile Networks and Applications - In order to effectively identify the pattern of personalized adaptive learning in online education and improve the recommendation satisfaction of personalized...     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

样品前处理QuEChERS法及新型吸附材料在水产品中抗生素残留分析中的应用进展

抗生素的不合理使用，给水产品带来了一系列的潜在食用安全风险。品种繁多且残留痕量的抗生素也为食品安全检测带来了新的挑战，发展准确、快速、简便、高效且安全的前处理方法尤为重要。QuEChERS法作为一种新型样品前处理技术，现已逐渐应用到水产品抗生素残留检测中，并可实现较好的回收率。由于水产品中蛋白质和脂类含量高，样品基质复杂，使用经典QuEChERS法无法满足抗生素分析需求，改良其提取方法和净化方法是保证分析结果的关键。本文综述QuEChERS法原理特点，总结归纳其在针对水产品抗生素分析上的主要方法改良手段，并就近十年来改良QuEChERS法在水产品抗生素残留分析中的应用进行文献归纳，同时介绍新型吸附材料在该领域的使用，为探索新的净化方式提供参考，以期帮助检测人员持续优化改进QuEChERS法，推动和扩大QuEChERS法在水产品抗生素残留分析中的应用范围。     

ZnO·2.7Al2O3 nanocomposite with high optical transparency

Here we report a transparent dual-phase ZnO·2.7Al₂O₃ ceramic. The composite is pore-free and consists of thin nanosheets with a spinel phase and a hexagonal phase, while the two phases match closely in both lattice and refractive index. Such features result in excellent optical transmittance (maximum value >80% in the visible spectrum) at comparable phase volume. This work may provide a new thought for the rational structural design of optical nanocomposites.