具有无机/有机核壳结构的窄分散发光微球的合成与表征

纳米晶在光、电、磁、催化等方面都表现出优良的性质, 而复合了纳米晶的单分散无机或有机胶体微球在光子晶体的组装和研究中更展现了突出的优越性, 使含有纳米晶的无机或有机胶体微球的制备成为近来微球合成工作的重点[1,2]. 代表性的工作[2~8]有利用反复静电沉积技术, CdTe纳米晶被复合到二氧化硅或聚苯乙烯微球的表面; 利用溶剂的溶胀或溶胶凝胶法, CdTe纳米晶也被复合到无机或有机胶体微球里. 其中CdTe纳米晶复合的单分散无机/有机胶体微球发光性能稳定, 既可以将单个微球用作标记物, 也可以用以组装成具有有序结构的功能材料, 具有很好的应用前景. 本文中, 我们利用前面工作中制备的尺寸可控的SiO2-CdTe共混微球为模板1)进行乳液聚合, 成功地合成了窄分散的SiO2-CdTe/聚合物核壳微球, 以一种简便易行的方法实现了CdTe纳米晶与聚合物的复合, 并对其形貌和发光性质进行了详细的表征. 这些核壳微球在光子晶体、生物标记和发光高分子材料等方面具有潜在的应用前景.........................     

钢模台车箱梁受力分析及测试

采用Pro／E对三峡大坝右岸地下电站尾水洞的钢模台车进行三维建模,实现了Pro／E到Ansys的无损导入,应用Ansys Workbench对钢模台车箱梁的强度进行了有限元分析,并与实验结果进行对比分析,理论分析与实验结果一致。     

"Q宠宝贝"带来的思考

对腾讯公司推出的电子宠物--"Q宠宝贝"受宠现象进行分析.总结出其营销成功的主要原因迎合消费者的各种消费心理,并逐一说明.     

基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。     

基于效应量服从偏正态分布的PM法

探讨Meta分析中异质性方差和偏倚的估计以及对合并效应量的影响。在Meta分析随机效应模型中,假设各研究的效应量服从偏正态分布的基础上,基于Q统计量及其一、二阶矩,得到PM估计方程组,采用搜索法求得方程组的解,即为异质性方差和偏倚系数的估计,由此进一步得到合并效应量的估计。在实例计算中,经典的DL法计算的合并OR值为1.370 6,而提出方法计算结果为1.365 3,计算结果十分相近。基于偏正态分布的PM法,不仅估计了异质性方差,而且估计了偏倚参数,即同时考虑了异质性和偏倚对合并效应量的影响,使Meta分析模型和方法更具一般性。     

不同侧风类型影响下的飞机尾涡数值模拟研究

在航空飞行中,低空风切变极易对处在起飞爬升或进近着陆阶段的飞机带来安全隐患,严重时会导致飞机失速甚至坠毁。低空风切变往往还具有持续时间短、尺度小、突发性强等特点。因此在中国民航和通用航空业高速发展的背景下,加强对飞机遭遇低空风切变的数值模拟仿真和研究具有重要意义和实际价值。采用SST模型并使用FLUENT计算尾涡演化,通过构建H-B尾涡耗散二维模型,应用ANSYS FLUENT UDF(user defined function)编译环境侧风不同的7种情况进行尾涡耗散机理的数值模拟,通过对比成都双流机场实地探测的尾涡发现在非线性垂直切变影响下侧风和涡诱导速度的叠加会导致尾涡对周围的压力分布不对称,引起尾涡对倾斜。     

基于XLNet的双通道特征融合文本分类模型

提出了基于XLNet的双通道特征融合文本分类(XLNet-CNN-BiGRU, XLCBG)模型。相对于单模型通道,XLCBG模型通过融合XLNet+CNN和XLNet+BiGRU这2个通道的特征信息,能提取更加丰富的语义特征。XLCBG模型对融合后的特征信息分别采用了Maxpooling、Avgpooling和注意力机制等处理方式,分别提取全局中特征值最大的向量、全局中的均值特征向量、注意力机制的关键特征来代替整个向量,从而使融合特征处理的方式多样化,使最优分类模型的可选择性增多。最后,将当前流行的文本分类模型与XLCBG模型进行了比较实验。实验结果表明：XLCBG-S模型在中文THUCNews数据集上分类性能优于其他模型;XLCBG-Ap模型在英文AG News数据集上分类性能优于其他模型;在英文20NewsGroups数据集上,XLCBG-Att模型在准确率、召回率指标上均优于其他模型,XLCBG-Mp模型在精准率、F₁指标上均优于其他模型。     

具有订货提前期和概率资源约束的多品种库存系统

库存系统常见的资源约束形式是线性资源约束,但应用于多品种(R,Q)库存系统时会带来较高的运作成本。为解决该问题,研究了概率资源约束下的多品种(R,Q)库存系统的最优运作策略,目标是最小化长期运作下的系统平均成本。从成本函数的凸性和库存水平的概率分布入手,研究了具有订货提前期的多品种库存系统在(R,Q)订货策略和概率资源约束下的基本性质,并以此为基础给出了一种快速搜索多品种库存系统订货策略的多项式启发式算法。最后给出一个算例,证实了概率资源约束能够比线性资源约束更有效地降低系统运作成本。     

基于双通道脉冲耦合神经网络的应用研究

通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然后阐述了基于这一模型的一种新融合算法,最后对本文融合算法以及各传统融合算法得到的实验仿真结果进行了分析。     

Q235连铸板坯中非金属夹杂物的分析

为了进一步提高产品质量,提高钢材的纯净度,采用了光学显微镜、扫描电镜、x射线能谱仪以及电解称重法对威钢板坯连铸生产过程中非金属夹杂物的类型、数量、大小、组成及分布等进行了研究,并且讨论了目前生产工艺中非金属夹杂物的来源．结果表明：板坯的夹杂物主要是小于φ 10 um的球形硅酸盐夹杂物,有少量的多边形夹杂物;有单相的也有多相的夹杂物;在板坯厚度和宽度方向上都是在1／4和1／3位置处出现聚集．夹杂物主要是由于钢液脱氧产生的内生夹杂物．