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1.
为了寻找团簇Co3FeP的稳定性、结构和内部作用力等规律,利用密度泛函理论,在B3LYP/Lanl2dz的量化水平下对团簇Co3FeP进行理论计算,得到5种优化构型,并从化学反应热力学与动力学的角度对其异构化反应中的反应物、过渡态和生成物进行了讨论分析。结果表明,所有构型均为C1对称且构型的空间结构对其熵值有影响;构型的稳定性主要由金属原子与非金属原子所决定,并且在常温常压下构型1(3)、2(3)和3(3)可以稳定存在,是大部分异构化反应的最终产物。因此,在实际材料的开发中,不仅需要注意金属原子与非金属原子之间的作用力以确保构型的稳定性,还应首先考虑对稳定构型1(3)、2(3)和3(3)进行相关研究。 相似文献
2.
供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象,研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单,各工件需经供应商处理为原材料工件后,交付给制造商处理为完成品,各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序,会导致制造商冲突成本的增加,需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标,基于收益共享契约协调机制,构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真,验证了所提模型与算法的有效性。 相似文献
3.
4.
针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大. 相似文献
5.
6.
7.
以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。 相似文献
8.
产气荚膜梭菌ε毒素(Epsilon toxin ,ETX)由B、D型产气荚膜梭菌产生并分泌至宿主动物体内,在临床上主要症状为肠毒血症.ETX属于以七聚体形式存在的β‐样成孔毒素,它能够形成由14个β折叠片组成的“β‐桶状”结构,这个“β‐桶状”结构可以插入真核细胞的质膜形成穿孔.在细胞水平,ETX能够迅速使细胞膜肿胀、多种细胞器破坏,最终导致靶细胞的坏死.在哺乳动物体内,ETX能够使哺乳动物血管产生水肿,从而穿透血脑屏障而聚积在动物肾和脑中,导致机体随着谷氨酸盐的释放而产生过度兴奋,这一系列反应的发生可以引起机体出现脑水肿和肾衰竭,最终导致动物的死亡.目前, ETX备受关注的主要原因不仅仅因为它是一种β‐样成孔毒素,而是可以作为潜在的一种工具类药物,经改造后可以携带治疗药物在短时间内靶向性地到达哺乳动物脑和中枢神经系统,继而为脑和中枢神经系统疾病的治疗提供新的方向.结合国内外相关研究,对ETX细胞毒机制及致病机理进行了综和评述. 相似文献
9.
将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果. 相似文献
10.
定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。 相似文献