数据驱动的锂离子电池全生命周期状态参数评估

机器学习作为人工智能核心技术之一,通过对当前数据的学习找出复杂问题之间的关系而被广泛应用,机器学习作为研究锂离子电池状态参数估计的新技术,相关报道也层出叠见.本文首先回顾了传统模型中的电化学模型和等效电路模型在电池状态估计的研究进展;然后基于这些模型当前的局限性,回顾、分析、比较了不同机器学习模型在电池状态参数估计中的应用进展及取得的成绩;最后指出了当前基于数据驱动的人工智能方法在锂离子电池状态参数评估过程中所面临的问题,并对未来发展提出了建议.     

语文教学应该遵从汉语特点和规律

语文教学应该遵从汉语特点和规律。汉语最根本的特点在于缺少形态变化，根据汉语的这一特点，语文教学应当注重培养学生的语感，应当重视虚词教学；汉语的另一个特点是有着很强的历史继承性，从这一特点出发，必须重视文言文的教学；汉字的特点还告诉我们，汉字教学必须坚持形音义统一的原则而辞形析义．辨音析义。形似字、同音字、多音多义字的比较分析应当是汉字教学不可或缺的内容。     

石墨烯基PtNi二元金属催化剂抗CO中毒能力的理论研究

运用密度泛函理论，分别对Pt、Ni以及PtNi二元金属催化剂负载在单空位缺陷（SV）石墨烯上的稳定性及抗CO中毒性能进行研究.结果表明，当金属催化剂吸附在SV石墨烯上时，PtNi二元金属稳定性(SV-9:ΔG=-6.41 eV)比Pt-SV、Ni-SV结构的稳定性强，CO在PtNi二元金属的吸附自由能为-0.52～-2.60 eV.过渡金属Ni的掺杂，可以提高PtNi二元金属在SV石墨烯上的稳定性和抗CO中毒能力.     

缺陷碳纳米管作为Pt的高效载体的理论研究

采用密度泛函理论,分别以原始碳纳米管(carbon nanotube,CNT)、单空位(single-vacancy,SV)缺陷碳纳米管、Stone-Wales(SW)缺陷碳纳米管为载体,对Pt原子在这几种载体内外表面的吸附行为进行了理论研究.通过计算吸附能、电荷,分析前线分子轨道和态密度,分别找出每种载体的内外吸附结构中最稳定的吸附构型,分析当缺陷存时对于碳纳米管负载Pt催化剂稳定性的影响.计算结果表明,Pt在原始碳纳米管内部吸附结构比外部吸附结构稳定,当以缺陷为载体时,Pt在碳纳米管外部吸附反而比内部更有利,且缺陷的存在使得吸附结构比原始碳纳米管更稳定,其中以SV缺陷为载体的结构无论是内吸附还是外吸附,对Pt的固定作用都是最好的.因此,可以通过在碳纳米管中引入SV缺陷结构来提高Pt催化剂的稳定性和耐久性.     

心肾失调与冠心病发病关系的研究

<正> 本项研究基于机体的心肾两脏阴阳互调,精血互化,水火互济,形神共养的理论观点,及两脏衰则共衰,病则同病的生理病理特点,为探讨冠心病发病与心肾失调的关系,从临床和基础研究方面进行多层次、多指标的观察与分析。通过对156例现症冠心病患者的观察,(所有病人均符合《冠心病诊断标准》),结果发现所有患者的发病年龄均在40岁以上,正处心肾始衰,阴气自半之     

改性凹凸棒石稳定的Pickering乳液研究

采用分散剂协同沉降法纯化凹凸棒石,利用粉末X-射线衍射(XRD)和扫描电镜(SEM)对其进行表征.结果表明:在添加分散剂焦磷酸钠、加热温度为40 ℃、中速搅拌下,纯化的凹凸棒石粒径分布比较均匀,分散性比较好,为疏松的暗白色棒状晶体,棒径约为80 nm.在采用硅烷偶联剂KH-570对其进行疏水改性后,对用改性凹凸棒石制备的Pickering乳液进行了研究.结果表明:改性凹凸棒石的加入量和油水比均对Pickering的稳定性有较大的影响,且可以通过调节改性剂KH-570的用量来实现对以凹凸棒石单独稳定的Pickering乳液的类型转换与控制.