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1.
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Li1.05Ni0.05Mn1.90O4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Li1.05Ni0.05Mn1.90O4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... 相似文献
2.
针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性. 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
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
5.
6.
7.
考虑到企业在采纳新技术过程中的技术溢出以及新技术创新回报的不确定性,建立生产有差异化产品企业的两阶段博弈模型,以企业采纳时间为分界点分别得出在古诺竞争和伯特兰德竞争两种市场下各个阶段的期望均衡利润,进而对技术创新回报不确定性、企业的最优采纳时间、期望社会福利最大时的企业最优社会采纳时间进行了分析,结果表明,随着创新回报不确定性的增加,先采纳新技术企业的期望利润增加更多;企业间产品差异较大时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要比伯特兰德竞争下的最优采纳时间要早;企业间产品差异较小时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要晚于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.跟随企业在古诺竞争下的最优采纳时间始终早于伯特兰德竞争下的最优采纳时间. 相似文献
8.
量子信息是量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科。近年来,英国政府、学术界以及产业部门通过资源整合,积极开展量子技术基础研究和应用研究,通过对当前最前沿技术的原始性挖掘和突破,试图打破制约信息技术发展的瓶颈与束缚。在量子技术的帮助下,特别在导航和计算机芯片制造方面,目前已经取得了很大的突破。曾创作出《侏罗纪公园》和《失去的世界》等作品的科幻作家迈克尔·克莱顿曾在科幻小说《时间线》中用文学的笔调来想象量子计算的神奇。其中,一家国际技术公司的经理如此推销其眼中的高新科技:"普通的计算机用 相似文献
9.
利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果. 相似文献
10.
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%。 相似文献