活性氧含量对NO脉冲放电脱除的影响

NO是大气污染的主要成分,从微观上研究其脱除机理是提高NO脱除效率的关键问题.本研究采用发射光谱方法,分别对不同氧含量条件下NO负脉冲流光放电等离子体脱除过程进行了实验研究.研究结果表明:在无氧气参加反应的情况下,纯NO的脱除主要是快电子与NO的激发解离碰撞,即NO+e^*→NO^*+e→N^*+O^*+e,生成N原子和O原子,继而还原成N₂和O₂,从而达到NO脱除的目的;在富氧情况下,NO的脱除主要是在快电子参与下,NO与氧原子或氧分子发生氧化反应,转化为NO₂,而不再是前者的还原脱除反应.     

地下鼠对洞道环境适应机制的研究进展

从器官结构和生理功能、氧稳态有关功能蛋白的分子结构及其基因的表达方面综述了地下鼠对低氧、高二氧化碳洞道环境的适应机制。     

一种稳健的高动态GNSS干扰抑制算法

为了解决在高动态环境下干扰信号来向迅速变化并移出波束零陷,导致抗干扰算法性能下降的问题,提出了一种基于零陷展宽并加深的稳健波束形成算法。首先在干扰区间内设置多个虚拟干扰代替单个干扰,然后通过协方差矩阵前后向空间平滑技术对协方差矩阵进行数据修正。仿真结果表明,新算法不但可以有效加宽并加深干扰信号来向上的零陷,使得阵列有较好的输出信干噪比,而且当干扰来向快速变化时能保持较强的稳健性。在高动态环境下,当干扰快速运动时仍然具有较高的阵列输出。因此所提算法与其他算法相比具有更好的性能,并具有良好的稳健性,可为高动态环境下的强干扰抑制提供理论参考。     

一种改进YOLOv3的手势识别算法

为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为坐标误差损失函数,用改进后的Focal损失函数作为边界框置信度损失函数,目标分类损失函数以交叉熵作为损失函数。结果表明,将改进的YOLOv3手势识别算法用于手势检测中,mAP指标达到90.38%,较改进前提升了6.62%,FPS也提升了近2倍。采用改进的YOLOv3方法训练得到的新模型,识别手势精度更高,检测速度更快,整体识别效率大幅提升,平衡了简单样本和困难样本的损失权重,有效提高了模型的训练质量和泛化能力。     

基于STFRFT的脉冲干扰抑制方法研究

为了解决航空无线电导航服务频段附近的脉冲干扰影响接收机工作的问题,并进一步提高GNSS系统的抗干扰能力,提出了基于STFRFT(short time fractional Fourier transform)的脉冲干扰抑制方法。首先确定接收信号的最佳旋转阶次,再对信号进行STFRFT,通过坐标旋转得到时频面的二维分布,在最佳阶次下采用自适应时变滤波器实现对干扰和信号的分离,进而抑制干扰。仿真结果表明,和几种传统方法相比,基于STFRFT的自适应滤波算法剔除干扰效果最好,在抑制脉冲干扰的同时保留了更多有用信号。结合STFRFT技术和自适应时变滤波技术提高了抑制脉冲干扰的能力,可为航空无线电导航服务的脉冲抗干扰技术提供参考依据。     

角膜塑形镜矫正效果影响因素的数值模拟

【目的】角膜形态以及角膜和塑形镜材料的力学性能对塑形镜矫正效果存在一定的影响。【方法】使用超弹性本构建立角膜配戴塑形镜的有限元模型,通过改变角膜的形态(不同曲率和厚度)以及角膜和塑形镜的材料参数,分析戴镜后角膜的生物力学响应。【结果】结果表明：角膜曲率变化4 m^-1时,角膜中央区顶点处位移差值变化了15.7μm;角膜厚度变化75μm时,中央区顶点处位移差值变化了12.3μm;角膜材料参数k1值变化3倍时,角膜中央区顶点处位移差值的变化量为39.2μm,C₁₀值变化4倍时位移差值的变化量为55.5μm,而塑形镜材料参数E值变化3倍时,位移差值的变化量仅为0.2μm.【结论】临床上采用角膜塑形镜矫正近视时,需要充分考虑角膜形态和角膜本身的力学性能对矫正效果的影响。     

小功率不间断电源

介绍由单片 CMOS备用电源集成电路和单片 AC/ DC电源变换器构成的小功率不间断电源的设计原理     

Dy3+和Tb3+离子掺杂的稀土硼酸盐玻璃的光谱性质

合成 Ｄｙ３＋ , Ｔｂ３＋ 掺杂的稀土硼酸盐玻璃． 测试基质玻璃的透过率光谱及 Ｄｙ３＋ , Ｔｂ３＋单掺和双掺玻璃的激发和发射光谱． 观察并分析该体系中 Ｄｙ３＋ 敏化 Ｔｂ３＋ 发光的现象     

新时代中国农业科技创新发展的成就

进入中国特色社会主义新时代，农业科技创新在“三农”发展的战略地位不断提升，对“三农”发展的支撑引领作用不断增强，为保障国家粮食安全和打赢脱贫攻坚做出了重要贡献。未来中国农业科技创新既要面临国际不确定要素增加、国内农业结构性矛盾凸显和资源环境约束增强等多重挑战，又将迎来新一轮科技革命带来的巨大发展机遇。建议重点在生物育种、耕地保育、农机装备与智能化、智慧农业、数字农业、绿色生态、新型食品制造、重大风险与灾害防控等8大领域强化科技创新投入和支持政策。