纳米Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料的合成及电化学性能

采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn₂O₄的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄样品的颗粒尺寸约为70～100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g^-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g^-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g^-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复...     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于轨迹规划的波浪发电系统的分段控制

针对直驱式波浪发电系统的工作效率较低问题,研究基于一种全封闭的振荡浮子波浪发电系统,采取高速发电和低速储能的分段控制运行策略,结合基于无源性理论的控制方法,研究了该系统的综合最大功率捕获控制问题.为避免分段控制过程中造成的波动和冲击现象,运用微分平滑性理论,对切换过渡过程的能量变化轨迹进行了规划.仿真结果表明,分段控制运行策略以及微分平滑性理论的应用,使振荡浮子式波浪发电系统达到了既提高发电效率又避免冲击的控制效果.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

基于有限状态机的售卖机控制器的设计与仿真

自动售卖机是商业模式下自动化实现的典型应用之一,随着嵌入式系统和自动化技术的不断发展,其应用也越来越广泛。有限状态机作为一种反映状态间转移的数学模型,可以被用在嵌入式系统控制器的设计开发中。利用有限状态机技术对自动售卖机的控制器进行设计,利用Verilog HDL语言将控制器编程实现,并在Model Sim中进行了仿真,实验结果证明了该方法的可行性。     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。