一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

碳化细菌纤维素在钙钛矿太阳能电池对电极中的研究

在高效的钙钛矿太阳能电池(PSCs)中，通常采用贵金属对电极(Au、Ag)和昂贵的空穴传输材料(HTM)，导致了高成本和不稳定等问题.该研究使用稳定的无HTM的CsPbBr3纯无机钙钛矿的PSCs，将结构优异的天然纳米生物材料细菌纤维素(BC)经过高温碳化得到具有纳米精细结构、大表面积和孔容的多介孔碳化细菌纤维素(CBC)材料，对该材料进行SEM、XRD、FT-IR、比表面积、电导率测试以证实该材料在PSCs上的应用潜质.根据PSCs对电极的应用需要，将CBC及其与商业导电碳浆(CS)混合物作为PSCs对电极材料，通过J-V、IPCE等测试，发现纯CBC材料的电池效率高于纯CS，在作为PSCs对电极方面具有很大的潜力.该研究不仅扩大了生物质碳材料的应用领域，而且有望将CBC作为低成本稳定高效PSCs对电极材料.     

2020年细胞力学热点回眸

 概述了2020年细胞力学研究的热点和进展，探讨了细胞膜表面张力、细胞粘附力、细胞弹性模量、细胞与纳米颗粒相对刚度等对细胞生物学行为的影响及其在疾病诊疗中的应用。     

基于共价有机框架的仿生光动力学治疗试剂的构建

共价有机框架（COF）是一类新兴的多孔有机聚合物，因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性，已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物，负载光敏剂孟加拉玫瑰红（RB），并包裹癌细胞膜（CMV）对该复合物进行仿生修饰.结果表明：制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性，能够被肿瘤细胞有效摄取，并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物（ROS），进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗（PDT）试剂.     

量子点敏化太阳能电池ZnO光阳极的制备及性能

先用水热法合成ZnO颗粒, 再用溶胶 凝胶法将ZnO颗粒制备成量子点敏化太阳能电池光阳极, 并通过X射线衍射(XRD)、 扫描电子显微镜(SEM)、 透射电子显微镜(TEM)、 紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)和光电流密度 电压曲线分析不同厚度的六方纤锌矿型ZnO光阳极对量子点敏化太阳能电池性能的影响. 结果表明, 增加量子点的吸附面积可使ZnO光阳极的UV-Vis谱吸收带边红移, 进而提升太阳能电池的光电转换效率.     

公理化局部有限空间中映射连续性的扩展

用公理化方法研究了局部有限空间中的连续映射及其扩张问题。给出了局部有限空间的公理化定义方法;利用邻近关系研究了局部有限空间中的连续映射、同胚和局部同胚等问题;通过对局部有限空间变形的研究,定义了局部有限空间的一种特殊收缩核,有效地解决了局部有限空间中连续映射的扩张问题。     

大鼠血管内皮细胞siRNA转染条件的优化

目的:旨在优化siRNA转染大鼠血管内皮细胞的转染条件.方法:将0.75μL和1.5μL的脂质体LipofectamineTM3000分别与20、40、60、80nmol带荧光标记的FAMsiRNA组合,转染6、12、18、24h后,用荧光显微镜计数阳性细胞率、MTT法检测各浓度条件下内皮细胞的存活率,筛选最优转染条件.结果:(1)转染12h后,用荧光显微镜检测20、40、60、80nmol各组,均可观察到绿色荧光(2)siRNA浓度为60nmol/L,脂质体为1.5μL的组合转染效率最高,继续增加siRNA的浓度,转染效率提高不明显.(3)转染时间超过24h,各组细胞荧光减弱,细胞死亡率显著增加.结论:结果表明,以1.5μL LipofectamineTM3000与60nmol/L的siRNA浓度组成转染混合物转染12h可以实现对大鼠血管内皮细胞高效转染并保持较高的细胞活性.     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

沉积型微生物燃料电池对 模拟湖泊水中磷的去除

沉积型微生物燃料电池(SMFC)是借助于沉积物中具有电化学活性微生物的催化作用,氧化沉积物中有机物以获得电能的一种装置,它具有用于淡水水体的原位修复的潜力.以湖泊底泥为阳极底物,含磷模拟配水为阴极液,构建了SMFC系统,研究了其产电性能及其对水中总磷去除的影响.结果表明,构建的SMFC系统可成功产电,运行22 d后输出电压达到最大值0.28 V(外电阻为1 000Ω).稳定运行期间,底泥烧失量由4.42%降低至1.91%;底泥氧化还原电位显著提高,由初始的-254 m V上升至-183 m V;溶液p H由初始的6.02上升至7.34;水中总磷浓度由10 mg/L降低至0.13 mg/L,这可能与SMFC使底泥电位、p H升高有关.