一类Schrödinger-Poisson系统非平凡解的存在性

利用变分方法和临界点理论,研究了一类Schrödinger-Poisson系统,其中泊松项为更一般的形式,通过给非线性项加拟临界增长和AR条件,得到了该系统非平凡解的存在性。补充和推广了以往研究Schrödinger-Poisson系统的相关结果。     

大物质分选机在餐厨垃圾预处理中的应用

餐厨垃圾预处理阶段物质分选对整体处理工艺影响较大，如果分选不到位，浆料中杂物多，会导致管道磨损严重、设备故障率高等问题。通过调节进料频率及大物质分选机的运行频率，探究大物质分选机较优的运行参数范围，使分选工作更加有效。试验结果表明：大物质分选机运行频率为70 Hz，进料频率小于17 Hz为较优运行参数，此时设备电流值较低且波动曲线较为平稳，分选料中有机质质量占比在33%~37%，与其他工况相比，有机质质量占比至少低了3%；运行工况的变化不会对浆料的组成成分造成影响，其中剩余物、果皮和骨头质量占比较大，三者占比总和在98%以上，其他杂物质量占比不超过2%。     

架空地线电磁感应电流计算与仿真分析

对架空地线电磁感应电流产生的机理进行分析,利用ATP-EMTP上搭建不同电压等级的架空线路模型,并计算光纤复合架空地线(Optical Fiber Composite Overhead Ground Wire, OPGW)上的电磁感应电流,分析了影响OPGW上感应电流大小的因素,为实测及利用此感应电流进行感应取电提供参考依据.     

磺酸化CNTs在钙钛矿太阳能电池电极中的应用

为解决钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)中采用贵金属作为对电极(counter electrode,CE)而导致的成本高昂问题,对碳纳米管(CNTs)进行磺酸化处理,并将磺酸化CNTs(s-CNTs)作为对电极材料应用到PSCs中.利用稳态荧光(PL)、电化学阻抗(EI)等方法对PSCs的电荷传输过程进行研究,结果如下:与CNTs对电极相比,s-CNTs对电极具有更好的导电性、更优异的空穴提取和传输能力,在s-CNTs基PSC上获得6.18％的能量转换效率.当喷涂量为1 mL/块,退火温度为100℃,退火时间为30 min时,s-CNTs基PSC的各项性能最优,并具有较好的重复性.研究结果为改善碳基PSCs的光电性能提供了新思路.     

烟支硬度检测结果影响因素分析

为探究烟支硬度检测结果的影响因素,对烟支物理指标检测方案进行优化,提升卷烟质量监督水平.本试验以3类卷烟泰山(东方)为试验材料,分别设计不同检测方案、挡烟板位置、预压时间、压缩时间、压缩速度、环境湿度、贮存时间来对烟支硬度进行测定.烟支检测全项时硬度明显高于单独检测出的硬度;随挡烟板位置的增加,烟支硬度检测值先下降再上升;预压时间、压缩速度对烟支硬度检测结果影响不显著;不同的测试环境湿度会引起烟支水分变化,进而导致烟支硬度检测值产生变化;1个月内硬度不会发生明显变化,但是随着贮存时间延长而增长.应适当优化烟支物理指标检测顺序或方案,设置挡烟板位置为距离接嘴端55 mm,降低测定环境湿度为60％±2％,减少烟支贮存时间或控制贮存环境湿度,及时维护测定设备,以提升质量监督水平.     

内耳毛细胞静纤毛高度调控分子机制

内耳毛细胞(hair cell)是动物感知听觉和平衡信息的感受器细胞，负责将机械能信号转换为电信号(即机械-电转换，简称为MET)，因位于其上表面的细胞突起——纤毛束(hair bundle)而得名。每个毛细胞的纤毛束包括一根以微管蛋白为骨架的动纤毛(kinocilium)和多根以肌动蛋白为骨架的静纤毛(stereocilia)。动纤毛在纤毛束的发育过程中发挥重要作用，而静纤毛对于机械-电转换必不可少。每个毛细胞中的静纤毛组织成多排高度不同的阶梯状结构，其发育和维持受到严格调控。近年来，随着蛋白质组学、转录组学、超高分辨显微镜等技术的发展，人们对静纤毛高度调控分子机制的认识越来越深入，但仍有很多问题亟待回答。文章对目前已知的静纤毛高度调控的分子机制进行简要介绍。     

La$_{{1-x}}$Sr$_{x}$TiO$_{3}$ 薄膜的高通量 X 射线衍射

高通量材料合成方法和高通量材料表征手段区别于传统低效率的 "试错法"材料发展方法, 极大地加速了材料科学的变革和发展. 通过设计程序进行了高通量 X 射线衍射实验, 在保证数据分辨率条件下, 高效地表征了 La$_{1-x}$Sr$_{x}$TiO$_{3}$ 薄膜上多个数据位点的晶体结构, 验证了其成分的连续变化性质, 为后续开展更多类型的高通量 X 射线衍射实验提供了指导.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

美国国家量子计划实施的特点及启示

 美国国家量子计划已实施2年。梳理了该计划相关法案、管理机制、重点领域、经费投入、实施进展等情况，分析了该计划战略部署、协调推进、多学科平台建设、人才培养和国际合作等方面的做法和特点。提出中国应加强和优化量子科技战略规划和顶层设计、加强统筹协调、构建量子科技创新生态等发展建议。