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对热电池正极材料钒氧碳(VOC)的合成方法及性能特点作了评述。实验在不同工艺条件下的热反应制得不同成分的VOC材料,运用X射线衍射光谱法(XRD)和扫描电镜技术对所得产物进行了物相分析及形貌分析,并对其作为热电池正极材料的放电性能作了检测研究。实验结果表明:反应物配比、煅烧时间和温度对生成的VOC物相及性能都有重要的影响。粉末颗粒径向粒径小,比表面积较大的层片状及细棒状材料满足Li+快速扩散,使电池能够在较大电流密度下以较高的电压放电。对VOC材料进行放电性能测试发现,VOC能够提供较高的电压和平稳的放电平台,同时该化合物的重现性较好,容易加工成型,是一种较为理想的正极材料。 相似文献
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随着生命科学技术的发展,生物医学领域文献呈指数级增长,如何从海量文献中挖掘、抽取有价值的信息成为生物医学领域新的研究契机。作为信息抽取的核心技术,命名实体识别和关系抽取成为生物医学文本挖掘的基础和关键,其主要工作为识别生物医学文本中的实体,并提取实体间存在的生物医学语义关系。当前深度学习技术在各领域自然语言处理任务中取得了长足的发展,旨在总结基于神经网络的生物医学实体识别和关系抽取的方法,从概念、进展、现状等多角度全面阐述各项技术在生物医学领域的发展历程,进一步明确生物医学文本信息抽取工作的探索方向。 相似文献
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目前大部分多标签文本分类算法忽视文本序列中不同词的重要程度、不同层次文本特征的影响,提出一种ATT-Capsule-BiLSTM模型,使用多头注意力机制(Multi-head Attention),结合胶囊网络(CapsuleNet)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)方法。将文本序列向量化表示,在词向量的基础上通过多头注意力机制学习单词的权重分布。通过胶囊网络和BiLSTM分别提取局部空间信息和上下文时序信息的特征表示,通过平均融合后,由sigmoid分类器进行分类。在Reuters-21578和AAPD两个数据集上进行对比实验,实验结果表明,提出的联合模型在使用简单架构的情况下,达到了较好的性能,[F1]值分别达到了89.82%和67.48%。 相似文献
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近年来,针对深层特深层、非常规、低渗透油气勘探开发过程中存在的地层硬度和温度高及产能低等问题,中国石化攻关形成了9 000 m特深井安全高效钻井技术、页岩油工程技术和中深层页岩气工程技术等一批关键核心技术和装备,高效钻成了5口9 000 m以深特深井、10余口页岩油井和2口位移超4 000 m页岩气井,有力支撑了深地工程的顺利实施,保障了各类油气资源的勘探开发。但随着勘探开发的不断深入,石油工程技术面临着地质条件更为复杂等一系列技术挑战,中国石化应在安全钻井、高温高压测井和重复压裂等技术方面加快形成自主创新能力,注重新材料、绿色低碳技术的应用,打造更加成熟的、专业化水平更高的石油工程技术体系,为实现油气增储上产新目标提供技术支撑保障。 相似文献