氮掺杂石墨烯的制备及其氧还原电催化性能

以三聚氰胺和氧化石墨烯(GO)为原料,经物理研磨和高温热解得到氮掺杂石墨烯(三聚氰胺-NG).扫描电子显微镜(SEM)测量显示,所制备的三聚氰胺-NG厚度和表面褶皱较掺杂前略有增加.X射线光电子能谱(XPS)表明,在三聚氰胺-NG中氮元素以吡咯N、吡啶N和石墨N 3种形式掺杂在石墨烯中,它们的比例分别是14.5%、24.5%和61.0%.同时运用循环伏安法(CV)和旋转圆盘电极技术(RDE)测试了三聚氰胺-NG在碱性介质中的氧还原电催化活性.结果表明,与商业石墨烯和由聚吡咯为氮源制备的氮掺杂石墨烯(ppy-NG)相比,三聚氰胺-NG具有较高的电催化活性和较正的氧还原起始电位(-0.09V),并且电催化还原氧气时主要为4电子反应.由于其较高的氧还原性能和较低的成本,三聚氰胺-NG在碱性燃料电池阴极电催化剂中有良好的应用前景.     

初等代数函数是代数函数

<正> 初等代数函数是代数函数,从名称上看好象应该是显然的。但从各自的定义上看就不是显然的了。初等代数函数的定义是:由函数y=x和y=c(c为常数)经过有限次代数运算并用一个解析式表示的函数;代数函数的定义是:P(x,y)是多项式,若y=φ(x)满足方程P(x,y)=0,则称y=φ(x)为代数函数。可见说初等代数函数是代数函数是要经过证明的。     

基于动态位置约束的布料变形方法

在服装动画中,基于物理的方法通常可以产生较好的动画效果。但对于特定区域,如紧贴人体的服装区域等,使用物理方法驱动其变形时,通常需要增大服装与人体面之间的摩擦力,以保证二者相对正确的位置关系。而过大的作用力会引入数值计算问题,从而降低系统稳定性。针对此问题,提出一种动态位置约束的布料变形方法。首先建立服装顶点与人体皮肤面之间的映射关系;其次,基于人体皮肤变形前与变形后的数据求解出仿射变换,并将仿射变换应用到变形前的服装数据上,以求得服装相对人体面的正确位置及运动;最后,通过实验验证了方法的有效性。方法不仅可以对服装指定区域实施持续不变的位置约束,也可以在动画过程中对服装整体或局部动态施加或者解除约束,与物理方法结合使用,能够保持动画系统的动力学特性。     

人全面发展的三个层次

全面发展,本质上就是人的全面发展,人是类性、群体性与个体性的统一,所以,全面发展也就有类的全面发展、群体的全面发展、个体的全面发展这样三个层次.     

ZrO2基固体电解质氧传感器的研究现状及发展趋势

近年来,由于ZrO2基固体电解质氧传感器具有高的测氧灵敏度和在高温下的化学稳定性,因而在节约能源、环境保护等方面得到了广泛的应用。该文首先介绍了ZrO2基固体电解质氧传感器的测氧原理,然后阐述了ZrO2基固体电解质氧传感器的研究现状;重点介绍了氧传感器导电理论,及在高温和低温条件下工作的氧传感器研究状况和氧传感器的应用研究,并对氧传感器未来的发展进行了分析和展望,指出为了获得高性能的氧传感器应重点发展纳米材料氧传感器。     

三维地形中人体运动生成方法

给出了一种适应于三维地形的虚拟人体运动控制方法。首先提出了一种新的足迹生成方法，然后以足迹作为约束，基于简化的三段运动模型，分别用不同的方法生成各部分运动：用曲线拟合身体质心运动轨迹；采用增加约束条件的逆运动学方法生成下肢运动；采用正向运动学插值方法生成上肢运动。综合人体的质心运动、下肢运动和上肢运动，合成了和谐的人体运动。最后，介绍了部分实现与实验结果。实验表明，该方法实时性好，逼真性高，适用于实现复杂三维地形环境中实时三维人体运动的生成与控制。     

用流延法制备LSGM电解质膜的研究

稀土钙钛矿型氧化物LaGaO3是固体氧化物燃料电池(SOFC)研制中具有应用前景的固体电解质材料,用固相反应法制备La0.85Sr0.15Ga0.85Mg0.15O2.85粉末,其水溶液pH值出现先升后降的规律,由于粉末在水溶液中很稳定,因而可采用水基浆料制备电解质膜。在La0.85Sr0.15Ga0.85Mg0.15O2.85粉末中加入适量分散剂、粘结剂、塑化剂、去泡剂和溶剂,用流延法制备LSGM厚膜,其厚膜完整、无宏观缺陷及可以卷曲,经过1500℃、10～24h烧结后可得到致密的LSGM厚膜。     

一个分数阶小世界网络模型的稳定性与Hopf分岔延迟控制

本文首先将一个含时滞的小世界网络模型推广到分数阶情形,然后详细讨论了其唯一正平衡点的稳定性切换与Hopf分岔,得到了稳定性区间的显式表达式和发生Hopf分岔的条件,进而采用Pyragas型时滞反馈控制,使得即使在较强非线性因素条件下,通过适当增大增益取值和调节分数阶的阶次,可显著延迟受控系统的Hopf分岔发生,从而大大提高网络系统平衡点的稳定性．数值算例验证了理论的正确性．     

基于小波变换的矢量量化快速码字搜索算法

针对矢量量化过程中编码的复杂性,提出了一种基于小波变换的自适应快速码字搜索算法.该算法使用欧几里德距离的平方作为量化的失真测度,首先为输入矢量选择合理的初始匹配码字,然后利用多控制点的三角不等式和变换域中矢量的性质去排除不可能匹配的码字,最后通过搜索空间的逐次降低找到与输入矢量最匹配的码矢量.仿真结果表明：在需要很少预先计算量和额外存储量的条件下,文中算法的编码质量和全搜索算法相同,但是其计算量却极大地降低.     

基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法

移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生成器修复人体深度图像中的孔洞。为使结果更加逼真,加入判别器在网络训练过程中对生成器进行优化调整。实验结果显示,该方法在现有的人体数据集和小型深度相机采集的数据集上,都能很好解决孔洞问题,均取得比现有方法更好的效果。