Improving the photocatalytic activity of graphitic carbon nitride by thermal treatment in a high-pressure hydrogen atmosphere

Extending visible light absorption range and suppressing the recombination of photogenerated charge carriers are always important topics in developing efficient solar-driven photocatalysts. In this study, the thermal treatment process at 400 °C in a high-pressure hydrogen atmosphere was applied to modify graphitic carbon nitride. Compared to the normal atmospheric hydrogen treatment process, this process has the merit of producing nitrogen deficient graphitic carbon nitride in high-yield. The optimal photocatalytic activity of modified graphitic carbon nitride was demonstrated by controlling the treatment duration in the hydrogen atmosphere.The changes in the crystal structure, microstructure and optical properties of carbon nitrides were investigated by several characterizations. The relationship between the photocatalytic activity and structures of graphitic carbon nitride was preliminarily established. The results obtained in this study could provide some new ways of improving the activity of graphitic carbon nitride based photocatalyst.     

PI-强LU富足半群

通过对C-L^U-富足半群的刻画,给出了PI-强L^U富足半群的结构定理。     

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。     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法

由于传感器噪声干扰，点云密度不均匀，场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题，使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题，提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数，利用核密度估计学习一个密度函数，对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时，受深度学习在图像领域的启发，引入残差连接、空洞卷积等结构，训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。     

技术嵌入与制度吸纳:提高政府技术治理绩效的运作逻辑

目前学界对技术治理研究的框架主要有技术赋权与技术监管、技术生产与技术约束。然而这两种研究视角都将技术治理的治理结构作为主要研究对象,而没有涉及更深层次的从技术治理的制度层面展开研究。基于此,本研究从反思当前我国技术治理绩效提高仍停留于表层的技术手段升级改造,忽略了制度支持在技术治理中的重要作用的事实出发,进而提出一种新的提高政府技术治理绩效路径:技术嵌入与制度吸纳,并分析这一新路径内在逻辑的合理性。最后得出技术治理需要注重技术与制度的动态平衡,促进二者之间的共生发展的结论。     

KL油田沙三下亚段混合沉积特征及演化

针对目前莱州湾凹陷南斜坡带KL油田沙河街组三段下亚段陆源碎屑与碳酸盐岩混合沉积形成条件、沉积特征及模式认识程度较低的问题，利用该区壁芯、薄片及扫描电镜等资料，结合构造演化、古气候和古地貌背景，在层序格架约束下研究沉积环境，分析其沉积特征。结果表明，研究区发育混合沉积，形成于宽缓斜坡、亚热带湿润气候，兼具湖平面、物源、水动力条件周期性变化等条件；该混合沉积包括相缘渐变混合与原地混合两种沉积类型，互层式和组分式两种混合模式，以及4种混合样式。两种混合沉积类型沉积机理不同，混合模式及组合样式表现较大差异，因而具有不同的储层微观特征。     

基于收缩视角的吉林省城镇化要素协调性测度

侧重于城市收缩的视角,综合引用标准差椭圆、协调耦合度、灰色关联系数等计量模型,借助ArcGIS和SPSS分析软件,对吉林省人口、用地、经济城镇化演进特征与协调性特征进行了分析研究.结果表明:(1)近10年来吉林省城镇人口、建设用地、城市经济指标均呈现出收缩的端倪,并且城镇化要素成长的空间差异性显著;(2)中部城市群是各类城镇化要素集聚的重要承载地域,但各要素空间分布仍存在一定的差异,其中经济要素空间分布的集聚程度最高;(3)以长春为代表的中部地区各市县城镇化要素均显示出较高程度的协调性,研究时限内中部大中城市城镇化要素的灰色关联系数亦相对较高,城市发展整体呈现出增长态势,而边远小城市经济要素与人口、用地要素之间呈现出显著的不协调特征,部分要素收缩趋势明显,不同等级城市的城镇化要素协调性特征差异显著.     

从智慧城市到智慧区域——新的城市与区域发展模式

 信息技术的快速发展不仅推动了中微观层面上智慧城市的发展建设，在宏观概念上更是未来区域协调高效合作的核心驱动力。中国的智慧城市建设已经体现出由点到面、连片发展的态势，智慧区域建设是必然趋势。对国外智慧区域分析表明智慧区域建设的经验是：重视信息通信技术、注重创新、高效合作、人才培养等。建议国内智慧区域建设重视区域的范围多维化、合作效率高效化、教育与创新积极化、市民参与的多元化等。