TiO_2纳米管制备及其在气体传感器中的应用研究进展

由于纳米TiO2材料具有无毒、气敏、湿敏、稳定性好等优点而被广泛应用于太阳能电池、光催化降解和气体传感器等领域中。TiO2纳米管是典型的一维纳米材料,拥有丰富的物理化学性质。由于其制备成本不高,因此蕴藏着广阔的应用前景。特别是近年的研究表明,TiO2纳米管因为其大的比表面积、强的吸附能力和纳米尺寸效应,在光催化、传感器、太阳能电池等领域有巨大的开发潜力,已成为目前纳米材料的研究热点之一。TiO2纳米管的主要制备方法基本成熟,但在气体传感器中的研究比较少。TiO2纳米管的制备是在各领域应用的重要前提,因此,本文先介绍它的主要制备方法,从而了解TiO2纳米管的形态及组成,而在其众多应用中,着重介绍它在气体传感器中应用的研究现状。     

基于加权投票集成的极化SAR图像分类方法

提出了一种新的基于加权投票准则集成的极化合成孔径雷达系统(PolSAR)图像分类方法.该方法采用加权投票集成的方法根据不同个体的学习结果进行合,并从而提高极化SAR图像的分类精度.首先,输入极化图像数据并获得所需要的特征作为特征集.再从图像的每一类中选取多组像素点组成多个训练样本子集;然后,基于不同的样本子集训练学习得到不同的分类器,并对像素点进行分类得到预测标记,再由这些预测标记计算得出相应的加权系数;最后,通过加权系数将预测标记合并起来得到最终的极化SAR分类结果.实验结果证明,所提出的算法在AIRSAR和Radarsat-2数据上取得了很好的分类结果.     

浅谈遗址性博物馆讲解工作

讲解员处于陈列展览与观众之间,是与观众沟通的桥梁,通过科学的引导,她会使观众跨越时间的河流,领会展览思想的内涵.吉林市文庙博物馆是遗址性博物馆,因此在接待讲解工作中和综合性博物馆有许多不同,遗址性博物馆受到更多条件和外来因素的制约.要做一个合格的、受欢迎的讲解员,不仅要热爱此项工作,有较强的组织能力和交际能力、拥有丰富的文化知识,更要掌握观众的心理,本文阐述在遗址性博物馆讲解工作中要如何更好地开展特色讲解工作.     

低碳背景下太原市大气O3和PM2.5协同防治研究

近年来,太原市推行重污染企业关停和防治,城中村改造和市容市貌综合整治等,环境空气质量明显好转.煤焦钢铁产业污染排放量大,及盆地地形和静稳天气等不利条件,使太原市环境空气质量改善面临巨大压力.本研究简要分析了太原市近五年环境空气质量的演变趋势,污染源贡献,最后从空气质量改善需求提出太原市2020-2060年低碳背景下的能...     

基于不确定数据的分布式Top-k查询算法

目前基于不确定数据的Top-k查询算法仅考虑了集中式的环境,为了解决分布式系统中节省系统带宽的问题,在此基础上,提出了在分布式环境中基于不确定数据的Top-k查询算法UDTopk.该算法定义了一个候选集(candidate set),仅使用候选集中的数据,而不用访问数据集中所有数据,就可以得到正确的Top-k查询答案.算法通过动态维护候选集、仅传输少量数据,达到减少网络中数据传输的目的.实验结果表明,该算法可以有效地节省网络带宽.     

一次爆发性气旋引发的罕见暴风雪过程分析

冬季温带气旋强烈的发展会带来大范围严重的暴风雪天气。针对2007年3月3?5日一次气旋爆发性发展所造成的暴雪、大风和低能见度给辽宁省的交通,特别是航空带来的巨大影响,从大尺度环流背景、气旋移动路径和强度、水汽条件、冷暖空气活动及多种物理量场,对这次气旋的强烈发展及其相关联的垂直环流进行了动力学和热力学的诊断分析。结果表明,大气的强斜压性和其所伴随的冷、暖平流是气旋爆发性发展的主要原因;高位势涡度的下传促进了气旋的强烈发展;气旋中心附近最强的上升运动区基本上是上下垂直的;高、低空急流及相关的高、低空散度场和垂直运动构成了气旋所伴随的强大次级环流;沈阳地区强暴风雪的产生与气旋的强烈发展、偏南风低空急流的水汽输送及气旋内部垂直运动的强弱等密切相关。     

包含情绪影响因子的群行为决策模型

 群体中个体情绪对群行为演化的影响是至关重要的。相对于开放场所,处于封闭场所中群行为更容易受到个体情绪的影响。针对群行为建模中情绪影响因子数理表达问题,在分析人群个体行为决策映射关系和情绪与行为决策影响双向关系基础上,建立了包含情绪影响因子的群行为决策模型,并针对行为决策中存在的动态目标判定问题,提出了相应算法。具体场景仿真结果显示,随着群体中个体情绪（尤其是恐慌情绪）影响程度的加大,群体行为演化中的数量变化振荡性明显加强,仿真结果与现实情况吻合,表明包含情绪影响因子的群行为决策模型及算法的有效性。     

基于双注意力引导特征级联的显微影像深度估计方法

深度估计在医学显微影像中具有重要应用价值，可以弥补外科医生在手术过程中由于观察目镜感官受限而难以获得精确深度信息的不足。针对手术场景动态多变、软组织和手术器械尺度微小等原因导致深度估计精度不高的问题，提出了一种改进稠密回归中跨层级特征级联的深度估计方法。通过利用多层次特征聚合模块，将编码器中的上下文信息传递到解码器中，同时基于通道选择和分支优化的双重注意力特征融合机制来优化解码的精度。为了获得密集的深度真值，提出了一种迭代式配准策略，结合自动化的机械臂扫描实现由粗到精优化多视角点云配准，并从模拟场景中重建高精度深度数据。实验结果表明，本文提出的深度估计方法实现了0.00151的均方误差值（root mean squared error， RMSE）和0.03039的尺度不变对数误差值（scale-invariant log, SILog），超越了以往最先进的方法，并对细小手术器械的尖端产生了更精准的深度估计。     

求解线性互补问题的一类矩阵分裂迭代算法

通过改进 NMMS 方法,建立了一类新的基于模的两步矩阵分裂 (NTMMS) 迭代法,给出了该算法在适当条件下的收敛性,包括加速超松弛分裂的情况。数值实验表明,该方法在实际应用中优于传统的迭代法。