Li4Ti5O12/NiO复合材料的制备及其电化学性能

以Li4Ti5O12,Ni(NO3)2·6H2O和NH4HCO3为原料,采用化学沉积法与热分解法相结合制备一系列Li4Ti5O12/NiO复合材料.通过X线衍射仪、扫描电镜和X线能谱仪对所得材料进行物理结构、形貌和成分分析,采用恒流充放电和循环伏安测试研究材料的电化学性能.结果表明,Li4Ti5O12/NiO (5％)复合材料具有最佳的循环可逆性能,适量的NiO可有效改善材料的电化学性能.在2.5～0.1 V的电压范围和30 mA/g的电流密度下,30次循环后,Li4Ti5O12/NiO(5％)复合材料具有最佳的放电比容量为228.3 mA·h/g,与Li4Ti5O12相比,提高了23.8 mA·h/g;Li4Ti5O12/NiO(5％)复合材料中的NiO没有阻碍电极反应中锂离子的迁移,且提高了Li4Ti5O12电极材料的电导率,降低了电极的极化.     

大学物理实验层次性教学与学生能力培养的研究

分析了浙江海洋学院大学物理实验以往教学的实际情况,总结了物理实验教学中存在的几个问题:学生的物理实验基础较差;教学方法不合理;教材的针对性不强;采用的教学方法不能提高学生的积极性。为了解决实验教学中存在的弊端,介绍了在大学物理实验教学中所采用的层次性教学模式,层次性教学模式把物理实验分为基础层实验、提高层实验、设计性实验。层次性教学更符合学生的学习规律,层次性教学模式有利于提高学生的学习效果,增强学生的科学素养与能力培养。     

基于神经网络的恒星大气参数自动测量

提出了一种基于神经网络的恒星光谱大气参数的自动测量方法,该方法能够根据恒星的光谱自动得到恒星的三个重要参数:有效温度Teff,表面重力log g和金属丰度[Fe/H]的估计值.首先对实测恒星光谱进行预处理,包括小波去噪,光谱波长统一化;然后通过对训练样本进行PCA分析获得特征空间变换矩阵进行数据降维;最后通过训练好的神经网络得到参数的估计值.实验结果分析表明,该方法比其它估计方法如非参数估计、支持向量回归和偏最小二乘回归具有更高的测量精度.     

仁用杏SRAP-PCR体系的正交设计优化

改良CTAB法提取仁用杏基因组DNA,用于建立SRAP-PCR体系。采用L16（44）正交设计试验,对影响仁用杏SRAP-PCR反应体系的4因素（dNTPs浓度、Mg^2＋浓度、引物浓度、Taq聚合酶量）4水平进行筛选,PCR结果经统计软件SPSS V13.0分析,并对退火温度进行了摸索,确立了仁用杏SRAP-PCR的优化体系：总体积为20 L,dNTPs浓度为0.2 mmol/L,Mg^2＋浓度为2.5mmol/L,引物浓度为0.9μmol/L,Taq聚合酶量为1.5 U,退火温度为52℃。本优化体系为仁用杏资源遗传分析奠定了技术基础。     

物联网在高校智慧校园中的应用模式研究

目前,物联网已被确认为是世界信息产业的第三次浪潮,我国已将其列为国家重点新兴产业。高校智慧校园建设是提升高校综合管理和服务能力的信息化发展方向。本文通过对物联网在高校智慧校园中应用模式的探寻和研究,阐明了物联网应用在高校信息化建设中采用的技术路线和重要意义。     

精确考虑单质点体系动力二阶效应的反应谱法

为探讨同时考虑P-A和P-δ效应对单质点体系动力响应的影响,从“刚度折减”的角度进行了理论研究和数值计算.文中推导了精确考虑二阶效应的结构侧移刚度折减系数计算公式,指出二阶效应对结构动力响应的影响可以视为结构侧移刚度的折减;提出了精确考虑单质点体系二阶效应的反应谱法的理论公式,并依据抗震设计规范标准反应谱进行了简化;分...     

新丰江水库大坝地震反应专用台阵介绍

对水库诱发地震的监测、预测和大型水利枢纽或大型水电站如何防震减灾是我国政府、水利水电项目的投资者和建设者、地震科技人员一直密切关注的问题。新丰江水库大坝地震反应专用台阵的布设,为大坝抗震设防提供了科学准确的数据资料,在国内水库大坝监测与防震减灾领域具有重要的科学意义。     

基于学业成绩的师范生教师资格获得预警研究

本研究指出,教师资格考试是我国教师准入管理制度的重要环节,师范生教师资格证的获得是师范生职业发展的第一道门槛.本研究通过建立教师资格证考试内容与大学学科课程的对应关系,采用基于密度的离群点检测算法模型,以数学与应用专业学生的课程成绩为实验样本进行数据挖掘分析,识别学业危机学生.研究结果表明,该预警方法可以识别出教师资格获得危机学生,引起学生对教师资格证考试备考的重视,为教师提供预警干预学生的依据,有利于教师精准施教.该预警方法对离群特征显著的学生预测可达到100％,对离群特征不明显的学生识别率较低,算法有待修正.     

基于人工神经网络烟度计有效光路的算法

为准确计算烟度计的有效光路，基于人工神经网络提出了对QN-1型全流消光式烟度计有效光路的计算方法．该方法利用烟度计有效光路的关键影响因素即空气扫气压力和发动机的转速为输入，构造了一种反向传播神经网络，并利用试验数据进行训练，然后仿真烟度计的有效光路．试验表明，仿真数据与试验数据偏差在-0．0399～0．0486之间．由此可见，利用人工神经网络计算烟度计的有效光路准确实用．     

基于排序学习的文本概念标注方法研究

提出一种基于排序学习的方法CRM (concept ranking model), 来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注, 建立训练集合, 然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型, 利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明, 相对于传统的文档概念标注方法, 此方法在各类指标上都有相当大的提高, 标注结果更加接近人类的概念标注。