锂离子电池正极材料LiNi_(0.8)Co_(0.2)O_2的研究

低成本、高比容量的LiNi0.8Co0.2O2是取代已商品化锂电池正极材料LiCoO2的候选材料。用工业原料,通过共沉淀法(pH=11 2±0 05)合成了β Ni0.8Co0.2(OH)2,将其和LiOH·H2O混合,在空气中先后于650℃和750℃烧结8h和20h,制得具有良好层状结构的LiNi0.8Co0.2O2。用合成的材料制备电池,在0 2C、3 0～4 1V进行充放电实验,其放电平台在3 8V以上,首次放电容量超过170mA·h/g,10次循环后,放电容量还能保持在164mA·h/g左右,且库仑效率达到96%以上。     

人体动作与行为识别研究综述

人体动作与行为识别在智慧交通、智能安防、智能家居、人机交互、VR/AR等领域具有广泛的应用价值。由于人体动作类型繁多，且很多动作涉及与环境对象的交互，人体动作与行为识别研究存在复杂度高、易受干扰、受场景因素影响大等问题，是计算机视觉领域的一个研究难点。回顾了人体动作与行为识别研究的发展历史，对该领域的国内外研究现在进行了梳理，重点介绍了目前主流的基于图卷积神经网络的动作与行为识别研究方法。最后分析了不同方法的优缺点，并对该领域的未来发展方向进行了探讨。