共价有机骨架/碳纳米管复合材料中锂离子吸附与传输特性的分子模拟

利用分子模拟方法对共价有机骨架 (covalent organic framework, COF)/碳纳米管(carbon nanotube, CNT) 复合材料 COF@CNT 中锂离子 (Li$^{+})$ 的吸附与传输特性开展研究, 明确了 Li$^{+}$ 的吸附位点与吸附顺序, 得到了相应的吸附能, 并观察 COF@CNT 的表观形貌变化. 当达到饱和吸附状态时, COF@CNT 的体积变化率仅为 0.25, 平均电压保持在 2.00 V 以上, 而理论容量则高达 1 402.47 mAh/g. 此外, Li$^{+}$ 在 COF@CNT 内部的电导率大于其在单纯 CNT 中电导率的实测值. 模拟结果可为此类体系的实际应用提供理论基础.     

The Dynamics of Two-State Public Opinion Propagation On Signed Networks

The formation of public opinion on the network is a hot issue in the field of complex network research, and some classical dynamic models are used to solve this problem. The signed network is a particular form of the complex network, which can adequately describe the amicable and hostile relationships in complex real-world systems. However, the methods for studying the dynamic process of public opinion propagation on signed networks still require to be further discussed. In this paper, the authors pay attention to the influence of negative edges in order to design a two-state public opinion propagation mechanism suitable for signed networks. The authors first set the interaction rules between nodes and the transition rules of node states and then apply the model to synthetic and real-world signed networks. The simulation results show that there is a critical value of the negative edge ratio.When the negative edge ratio exceeds this critical value, the evolutionary result of public opinion will change from a consistent state to a split state. This conclusion is also consistent with the distribution result of opinions within communities in the signed network. Besides, the research on the network structural balance shows that the model makes the network evolve in a more balanced direction.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

斜坡桩-土体系动力p-y曲线影响因素分析

碎石土斜坡场地桩-土体系动力相互关系及其主要影响因素的研究成果鲜少。基于此，本文以西南地区穿越典型地形地貌和地基土大类的某一线路工程为例，调研分析斜坡桩基震害特点，并采用FLAD3D建立斜坡桩-土体系分析模型，研究斜坡桩-土体系动力p-y曲线的影响因素。获得了动力荷载作用下碎石土斜坡动力p-y曲线基本特点，建议了以滞回圈极值点或拐点绘制骨干曲线的方法，进一步归结出动力p-y曲线的刚度、桩土相互作用力、桩土相对位移及曲线滞回圈面积与埋深、桩径、碎石土相对密度和斜坡坡度的关系，最终引入桩侧土反力的桩径影响因子FD、土性密度影响因子FM、斜坡坡度影响因子Fβ，用于描述上述因素对桩侧土反力影响情况。以上研究成果可以更好的表述碎石土斜坡桩基在地震荷载作用下的桩-土体系间相互关系。     

中药肾茶对家猫夏季饮水和血清尿素含量的影响

家猫饮水、排尿较少,泌尿系统疾病高发.肾茶是一种传统中药,具有良好的利尿作用.本研究采用10只家猫进行实验,结果显示:在饲粮中添加1%(质量分数)肾茶可以显著增加家猫的饮水量,降低血清尿素氮含量,但不影响家猫的体重和采食量.这表明肾茶有增加家猫排尿量、减少其泌尿系统疾病的潜在作用.     

淀山湖水质及与环湖稻田农业面源污染的关系

对淀山湖主要进水和出水口水质进行年度定点监测; 同时, 布置田间试验, 研究不同施肥稻田田面水养分含量动态. 结果表明:淀山湖进出水口水体氨氮和总磷年平均质量浓度分别为 0.47 和 0.13 mg/L, 基本处于 Ⅴ 类水质标准; 进水口水质略劣于出水口, 不同进水口的水质也有很大差异. 进一步研究发现, 淀山湖水质的年度变化与稻田田面水养分的动态变化有密切的相关性, 表明农业面源污染对淀山湖水环境具有显著影响. 在环湖地区, 减少和控制农业面源, 是进一步改善淀山湖水环境质量的关键.     

小行星35633和135356的历表研制及密近交会前后的轨道演化

在已知(349)Dembowska高精度质量的情况下,通过考虑密近交会改进了小行星35633和135356的历表.本文由蒙特卡罗方法给出了改进历表的不确定度,并利用姚安高精度望远镜的观测数据验证了历表改进的可靠性.与未考虑密近交会因素的JPL历表比较的结果表明,两种轨道之间瞬时根数的差值在密近交会时刻附近快速变化,这体现了(349)Dembowska在交会中对天体轨道演化的影响.尽管这种影响在一定时间内并不会产生显著的观测效应,但在历表研制中不予以考虑会显著降低外推历表位置的精度.     

广西高技术产业科技创新能力评价研究

文章在分析广西高技术产业发展现状基础上,构建高技术产业科技创新能力评价指标体系,运用熵值法,基于2015—2019年面板数据对广西高技术产业的创新能力进行实证研究.研究表明:广西高技术产业创新能力在西部五省中处于较低水平;广西高技术创新产出实力略低于创新投入实力,创新技术吸收实力仍相对较弱;广西高技术四大行业创新能力存在差异,即电子及通信设备制造产业科技创新投入和产出效果最好,医药制造业和电子通信及装备制造业创新投入高,创新产出评分偏低,医疗仪器设备及仪器仪表制造产业和计算机及办公设备制造产业创新吸收能力很弱.基于以上结论,文章从加大创新资源投入、推动创新平台建设、加强人才队伍建设等方面提出了对策建议.     

三轴压缩与干湿循环作用下灰岩的力学试验研究

南京地铁6号线万寿村站至燕尧路站区间深部主要为灰岩,盾构隧洞贯通后,深部岩体对隧洞维护起至关重要的作用,为了对该地铁深部稳定性提供理论指导,利用MTS815试验机对灰岩在经历干湿循环后进行了常规三轴压缩试验,研究了灰岩在不同次数干湿循环作用下和不同围压下的力学特性,结果表明:(1)受干湿循环作用前后试件的应力—应变曲线较为一致,均经历了较为明显的孔隙微裂隙压密阶段、较长的线弹性阶段、不太明显的屈服阶段和峰后阶段共4个阶段;(2)相同干湿循环次数后的灰岩试件,随着围压的增大,试件的峰值强度和弹性模量逐渐增大,弹性模量增幅不明显.在10次干湿循环后,试件的峰值强度的劣化最高达19.26％.干湿循环次数的增加会使灰岩的弹性模量减小,在10次干湿循环以内减幅较小;(3)围压为0时,试件的破裂模式为拉伸破坏,扩容现象明显;围压为2和4 MPa时,试件主要体现为剪切破坏.相同围压下,破裂模式属于剪切型破坏,随着干湿循环次数的增加,剪切破裂面倾斜度逐渐增大,剪切破坏愈加明显.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。