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1.
以钨酸钠和磷酸氢二钠为前驱物和磷源,经水热煅烧后,利用离子交换的方法,成功合成了一种高效、稳定的磷掺杂三氧化钨(P-WO3)的光催化剂,利用SEM,TEM,XRD,FT-IR分析其形貌结构以及组成,并以P-WO3为催化剂,在可见光下降解处理亚甲基蓝.结果表明,在可见光的照射下,亚甲基蓝质量浓度为10mg/L,溶液pH为9,催化剂用量为30mg,在120min内对亚甲基蓝的降解率可达89.2%,接近于空白WO3的3倍,且P-WO3也表现出较好的稳定性. 相似文献
2.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
3.
4.
激活机体的适应性免疫反应是提升长期抗肿瘤疗效的关键因素.化学治疗、放射治疗、光动力治疗(photodynamic therapy, PDT)等方法可诱导肿瘤细胞发生凋亡并伴随着免疫原性死亡(immunogenic cell death, ICD). ICD引起的损伤相关分子模式(damage associated molecular patterns, DAMPs)分子的暴露或释放可刺激免疫系统发挥抗肿瘤免疫作用,招募抗原递呈细胞(antigen-presenting cell, APC),激活T细胞适应性免疫应答.因此,在肿瘤免疫治疗中ICD诱导剂可以改善其治疗效果,从而提高患者生存率.越来越多的研究表明,基于纳米材料的癌症治疗平台不仅可以实现特定肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)刺激响应的药物控制释放,并且其可以调节TME进而诱导肿瘤细胞发生ICD,这撞击出了癌症纳米医学的新火花.自此以后,设计和构建增强肿瘤ICD效应的生物医用材料的相关研究受到了极大关注.基于此背景,本文首先介绍了肿瘤ICD的成因以及纳米材料在诱导肿瘤ICD中发挥的多重功能.其次... 相似文献
5.
针对强干扰影响下的大飞机增稳控制问题,提出了一种基于干扰补偿机制的智能自适应控制策略.首先,针对强风扰影响下的大飞机面向控制模型,设计了一种耦合多变量干扰观测器,对大飞机模型中的综合不确定及干扰进行快速精确估计,并用于闭环系统的控制器补偿.在此基础上,通过结合快速超螺旋滑模控制算法与自适应动态规划策略,提出了一种新型的有限时间鲁棒自适应控制器.该控制策略在理论上能够实现强干扰影响下的大飞机有限时间精确稳定飞行控制,并通过对波音747型大飞机进行了仿真验证,可得本文提出的智能自适应控制策略能够有效地实现强风扰影响下的大飞机姿态快速稳定与快速机动. 相似文献
6.
锆合金广泛用于核工业,在辐照条件下,会产生形状和构型相对复杂的点缺陷团簇,并直接影响材料的物理性能。尽管已有大量针对锆的缺陷行为研究,但基于高通量原子构型搜索,并结合蒙特卡洛模拟实现具有原子分辨率的宏观尺度下的点缺陷行为研究,目前相关工作还比较少。采用激发弛豫算法(体系从一个局部能量最低值移动到相邻的另一个局部能量最低值的过程)给出了不同尺寸空位团簇、间隙团簇的稳定和亚稳定构型,通过计算这些构型的形成能、结合能和激发能等关键参数,确定不同尺寸下的能量最低构型,发现中小数目的空位团簇和间隙团簇的稳定构型的分布存在共性,并且中等数目的团簇构型由小数目的原醋构型构成等规律,这些规律揭示了金属锆中点缺陷的形成演化规律及其稳定构型的分布特征。 相似文献
8.
面向模糊推理的FMT(Fuzzy Modus Tollens)问题,从对称蕴涵的角度,将三I*算法推广为对称I*算法.首先,给出了FMT-对称I*算法的定义、求解原则,针对R-蕴涵算子构建了一致化表达的求解模式;针对几个常见的R-蕴涵算子,提供了具体的优化解形式.进一步地,将FMT-对称I*算法衍生到α-FMT-对称I*算法的范畴,探讨了α-FMT-对称I*算法的定义、求解原理和优化解.最后,考察了FMT-对称I*算法的置换还原性,发现其效果良好. 相似文献
9.
10.
人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要分支,其检测精度将在很大程度上影响人脸识别和表情分析的结果.提出一种新的解决人脸关键点检测问题的方法,即H-GBDT.H-GBDT是一种基于GBDT决策树和HOG特征的人脸关键点检测算法,该算法是将人脸图像的HOG特征作为GBDT的输入,关键点的真实坐标作为GBDT的输出来训练预测模型,在该过程中每个关键点将分纵坐标和横坐标两次在GBDT中做回归运算,并经过不断的调整GBDT和HOG特征的参数来训练出最佳预测模型.在BioID、LFW、LFPW三种数据集上验证H-GBDT算法的性能.BioID是正脸数据集,实验结果表明H-GDBT在该数据集上的检测效果最佳,其检测误差基本上可控制在2%以内;而LFW和LFPW是自然场景下的数据集,H-GBDT在这两种数据集上的检测误差一般在2%~4%之间. 相似文献