CaCl2的水解反应对固态SiO2显微特征的影响

利用扫描电镜(SEM)和能谱仪(EDS)等手段,并结合热力学理论计算,研究了浸泡在1173 K温度下脱水不完全的CaCl2熔盐中的固态SiO2圆柱样显微特征变化及其原因,初步分析了CaCl2盐的水解反应对固态SiO2电解特性的影响.结果表明,未严格脱水操作的CaCl2盐很容易高温水解,生成的CaO在熔体中的活度只要不低于0.001,即可与SiO2逐级形成CaO·SiO2(CS)、3CaO·2SiO2(C3 S2)和2CaO·SiO2(C2 S)等多种硅酸盐,导致圆柱体外表面的形貌、结构发生较大变化;圆柱体内部渗透进入的熔盐中CaO含量低,形貌变化较小.外表面硅酸盐层的存在使仅内置阴极集流体的固态Si O 2圆柱体电解还原速度减慢和难度增加.     

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.     

充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

团簇NiCo2S4的电子性质

依据密度泛函理论在B3LYP/Lan12dz水平下对团簇NiCo2S4进行优化计算,确定12种优化构型,并对其电子性质进行分析.团簇NiCo2S4整体呈电中性,其内部电子均从Ni、Co原子流入S原子,且从s轨道流向p、d轨道.Ni、Co原子均是电子供体,S原子是电子受体.构型1(3)电子流动性最强,构型1(1)电子流动性最弱,且三重态整体电子流动性强于单重态.Ni-4s轨道和Co-4s轨道对团簇NiCo2S4整体电子流动性贡献最大,而S原子三个轨道贡献均较小.稳定性与电子密度分布有关,电子密度分布对称性越好,且α电子云和β电子云重叠程度越高的构型越稳定.     

低电压低功耗音频Σ-Δ ADC调制器设计

针对应用于音频设备中的∑-ΔADC,提出一款改进的∑-ΔADC调制器.该调制器结构改进传统调制器的结构并对调制器系数进行优化,克服传统∑-ΔADC调制器结构的缺点,同时对调制器中的两个关键电路即OTA放大器和比较器也进行优化,极大改善了OTA放大器和比较器性能.改进后的调制器具有低电压、低功耗、高精度和较好的鲁棒性的特点.该调制器采用1.2 V低电压供电,过采样比(OSR)为128,采样频率为6.144 MHz,信号带宽为20 kHz.基于SMIC0.11μm的工艺下,完成了∑-ΔADC调制器的版图设计,并最终流片成功.芯片流片后的成测结果表明,调制器的信噪比达到102.4 dB,有效位达到16.7 bit,调制器的整体功耗仅1.17 mW左右,整个调制器的版图的面积仅为0.122 mm2左右.调制器的成测性能指标表明,该调制器是音频芯片中∑-ΔADC电路的良好选择.     

基于回归-卡尔曼滤波组合模型的航道整治区域船舶交通流时空预测

为分析及预测工程不同阶段航道整治区域船舶交通流量变化,通过确立研究断面,获取交通流数据,对研究断面处的船舶交通流时空特性进行分析.基于现有数据,将回归模型预测值替代卡尔曼滤波模型中的状态转移值,建立回归-卡尔曼滤波组合模型,在卡尔曼滤波模型预测具有实时性的基础上,提高预测精度,并利用历史数据进行了预测.预测结果与实际数据对比验证了回归-卡尔曼滤波组合模型在航道整治区域船舶交通流时空预测方面的有效性与可靠性.     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

SAR image de-noising via grouping-based PCA and guided filter

A novel synthetic aperture radar(SAR)image de-noising method based on the local pixel grouping(LPG)principal component analysis(PCA)and guided filter is proposed.This method contains two steps.In the first step,we process the noisy image by coarse filters,which can suppress the speckle effectively.The original SAR image is transformed into the additive noise model by logarithmic transform with deviation correction.Then,we use the pixel and its nearest neighbors as a vector to select training samples from the local window by LPG based on the block similar matching.The LPG method ensures that only the similar sample patches are used in the local statistical calculation of PCA transform estimation,so that the local features of the image can be well preserved after coefficients shrinkage in the PCA domain.In the second step,we do the guided filtering which can effectively eliminate small artifacts left over from the coarse filtering.Experimental results of simulated and real SAR images show that the proposed method outstrips the state-of-the-art image de-noising methods in the peak signalto-noise ratio(PSNR),the structural similarity(SSIM)index and the equivalent number of looks(ENLs),and is of perceived image quality.     

Reactive scheduling of multiple EOSs under cloud uncertainties:model and algorithms

Most earth observation satellites(EOSs)are low-orbit satellites equipped with optical sensors that cannot see through clouds.Hence,cloud coverage,high dynamics,and cloud uncertainties are important issues in the scheduling of EOSs.The proactive-reactive scheduling framework has been proven to be effective and efficient for the uncertain scheduling problem and has been extensively employed.Numerous studies have been conducted on methods for the proactive scheduling of EOSs,including expectation,chance-constrained,and robust optimization models and the relevant solution algorithms.This study focuses on the reactive scheduling of EOSs under cloud uncertainties.First,using an example,we describe the reactive scheduling problem in detail,clarifying its significance and key issues.Considering the two key objectives of observation profits and scheduling stability,we construct a multi-objective optimization mathematical model.Then,we obtain the possible disruptions of EOS scheduling during execution under cloud uncertainties,adopting an event-driven policy for the reactive scheduling.For the different disruptions,different reactive scheduling algorithms are designed.Finally,numerous simulation experiments are conducted to verify the feasibility and effectiveness of the proposed reactive scheduling algorithms.The experimental results show that the reactive scheduling algorithms can both improve observation profits and reduce system perturbations.     

供给侧结构性改革下海归高管与企业创新——来自公司并购的证据

海归人才能否在我国供给侧结构性改革中发挥积极作用是连接我国人才引进与经济转型发展战略的重要议题。从海归高管角度切入，以供给侧结构性改革中企业并购重组活动为观测场景，实证考察海归高管对公司创新的影响。结果发现，海归高管显著提升重组公司专利创新，海归高管指标一单位标差的增加将使不同类型专利创新提高4%~5.8%。在公司并购前引入海归高管、引入海外学习经历的海归高管、在多元化并购中引入海归高管能够更好地提升重组公司专利创新，在国有企业以及金融发展水平区域中引入海归高管能够提升并购公司发明专利创新。机制研究表明：海归高管能通过提升企业风险承担水平、风险容忍度以及缓解融资约束等渠道促进公司发明专利创新。本研究揭示海归高管的风险承担偏好及控制能力有助于促进企业创新驱动转型发展。为我国供给侧结构性改革下如何更好地推动企业高质量发展提供重要启示。