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F/O阴离子取代调控ZnGa_(2)O_(4):Cr^(3+)近红外发光

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发光学报 2024年第6期45卷 923-931页

作者：伍宇博于世杰黄前兴邵起越东南大学材料科学与工程学院江苏南京210089

采用高温固相法制备了一系列ZnGa_(2)O_(4):xCr^(3+),yMgF_(2)荧光粉,并研究其物相结构和发光性能。结果表明,MgF_(2)掺杂起主导作用的是F离子,F/O阴离子取代形成局域环境不同的[CrO_(6)]和[Cr(O,F)_(6)]发光中心,使ZnGa_(2)O_(4):Cr^(3+)发光谱显著宽化。进而通过增加Cr^(3+)浓度使发射谱不断红移,实现了峰值波长689~900nm波段可调发光;稳/瞬态光谱学分析表明谱峰大幅红移来自于不同Cr^(3+)发光中心间的能量传递。优化样品ZnGa_(2)O_(4):0.1Cr^(3+),0.2MgF_(2)(ZMGOF∶0.1Cr^(3+))表现出较好的综合性能,蓝光激发下宽带近红外发射覆盖700~1200nm波段,峰值波长885nm、半高宽215nm;且具有较为优异的发光效率和热稳定性,内、外量子效率分别为92.3%和48.1%,100℃强度保持率约89.6%。采用ZMGOF:0.1Cr^(3+)荧光粉封装制成的LED器件在100mA电流驱动下近红外光输出功率约34.5mW,能量转换效率约12.3%。

关键词：荧光粉 LED 近红外 Cr^(3+)激活阴离子取代

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互信息规范的卷积神经网络及其在轴承故障特征提取中的应用

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机械工程学报 2024年第12期60卷 137-146页

作者：王振亚刘韬伍星昆明理工大学机电工程学院昆明650500 云南省先进装备智能制造技术重点实验室昆明650500 云南机电职业技术学院昆明650500

近年来,各种深度学习模型在故障诊断领域取得了突破性进展。该类方法能自动的从复杂的数据捕捉到设备在不同状态的规律,但其“不透明”特点导致了使用者对模型的不信任。从模型的拟合角度出发,提出一种通过互信息规则来规范模型输入输... 详细信息

近年来,各种深度学习模型在故障诊断领域取得了突破性进展。该类方法能自动的从复杂的数据捕捉到设备在不同状态的规律,但其“不透明”特点导致了使用者对模型的不信任。从模型的拟合角度出发,提出一种通过互信息规则来规范模型输入输出之间关系的卷积神经网络模型。通过改进模型的损失,增强网络模型的特征提取能力,并将结果可视化。首先,将振动数据转换为包络谱作为模型第一层的输入;然后将用于特征提取的多层卷积视作一个系统,并设计该系统的输出与模型的输入大小一致使得模型便于理解;其次,添加注意力机制层以增强明显特征;最后,基于信号降噪前后之间的互信息规律设计了损失函数来驱动卷积系统可以提取更多故障特征频率成分。通过仿真信号与真实案例表明:所提方法的可视化结果不仅具有一定的解释性,并且在轴承的故障特征提取方面取得了一定的效果。

关键词：卷积神经网络故障特征提取互信息滚动轴承特征可视化

岷江上游坡断型裂点迁移速率与构造隆升历史研究

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地学前缘 2024年第4期31卷 314-325页

作者：田述军温宇航伍文洽李凯西南科技大学土木工程与建筑学院四川绵阳621010

基岩河道中坡断型裂点是构造活动和水力侵蚀共同作用的产物,根据其空间分布特征可以反演区域构造隆升历史和地貌演化过程。本文采用坡度-面积分析法和积分分析法识别出岷江上游坡断型裂点和裂点带,并结合河道纵剖面反演岷江上游的隆生... 详细信息

基岩河道中坡断型裂点是构造活动和水力侵蚀共同作用的产物,根据其空间分布特征可以反演区域构造隆升历史和地貌演化过程。本文采用坡度-面积分析法和积分分析法识别出岷江上游坡断型裂点和裂点带,并结合河道纵剖面反演岷江上游的隆生历史和河口裂点形成时间,对坡断型裂点溯源迁移过程和速率进行模拟。研究结果表明:(1)岷江上游流域坡断型裂点有较明显的分层特征,干流及支流当前形成了海拔1300、2500和3500 m的3条裂点带,其对应的河道信息说明岷江上游流域早更新世以来经历了3次较为强烈的构造运动;(2)构造隆升历史大致可分为4个时期,分别为缓慢隆升(20~12 Ma)、加速隆升(12~8 Ma)、稳定隆升(8~2 Ma)和强烈隆升(2 Ma以来),其中在2.0 Ma以来,岷江上游流域的隆升速率达到0.6 mm/a;(3)3500 m裂点带对应的坡段型裂点水平迁移平均速率为38.0~127.9 km/Ma,其最小残差平方和最优拟合度均表明1.3 Ma是裂点最可能产生的时间,其溯源迁移速率为79.1 km/Ma。

关键词：裂点河道纵剖面构造历史反演裂点迁移

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用于泡沫混凝土制备的静态混合器模拟研究

材料导报 2024年第15期38卷 152-159页

作者：郑伍魁赵悦瑶王雅晨李辉西安建筑科技大学材料科学与工程学院西安710055

泡沫混凝土作为新兴的轻质绿色建材近10年来发展迅速,具有广阔的应用前景。在泡沫混凝土的制备工艺中,浆体搅拌与泡沫混合环节是决定泡沫混凝土性能的关键因素。但“重发泡,轻混泡”的问题长久存在,混泡工艺的理论研究和设备发展都有所... 详细信息

泡沫混凝土作为新兴的轻质绿色建材近10年来发展迅速,具有广阔的应用前景。在泡沫混凝土的制备工艺中,浆体搅拌与泡沫混合环节是决定泡沫混凝土性能的关键因素。但“重发泡,轻混泡”的问题长久存在,混泡工艺的理论研究和设备发展都有所欠缺。因此,设计一种符合泡沫混凝土物料性能,能够实现连续化高效生产的专用混合器非常必要。本工作综合考虑混合器的特性,选用静态混合器作为泡沫混凝土的混合装置,采用数值模拟的方法对泡沫浆体混合过程进行仿真计算,建立不同结构参数下的静态混合器三维实体模型,分别通过仿真模拟研究元件个数、管道内径、元件夹角和加料口位置等不同参数对水泥浆体和泡沫混合情况的影响。结果表明,当元件的切割作用与流体分布垂直时,更有利于混合;混合器的管内径越小,混合速度越快,密度分布越均匀,但同时设备耗能更高;元件数量与最终产品的混合效果呈正相关;加料管口与混合元件的距离越小,越有利于均匀混合。综上所述,在θ=90°、D=60 mm、n=10、L=20 mm的条件下,最终可以制备出混合均匀、密度为1400 kg/m^(3)的泡沫混凝土。本研究可为新型泡沫混凝土混合装置的研发提供参考和支持。

关键词：静态混合器泡沫混凝土数值模拟多相流动

我国干部网络教育研究热点主题与未来展望——基于Citespace的可视化分析

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河北开放大学学报 2024年第2期29卷 23-27页

作者：龙江燕河北开放大学河北石家庄050080

干部网络教育是网络培训、在线学习、远程教育和干部教育等多个领域的交叉研究热点,研究主题主要集中在发展现状和优化策略研究、培训模式和管理服务研究、学习平台和资源建设研究、学习者特征和学习行为研究等四方面,研究过程经历了起... 详细信息

干部网络教育是网络培训、在线学习、远程教育和干部教育等多个领域的交叉研究热点,研究主题主要集中在发展现状和优化策略研究、培训模式和管理服务研究、学习平台和资源建设研究、学习者特征和学习行为研究等四方面,研究过程经历了起步阶段、全方位研究阶段、平稳发展阶段,未来教育数字化的不断进步和新技术赋能作用的逐渐深化,将会推动干部网络教育实践和研究迈向一个新高度。

关键词：干部网络教育 Citespace 知识图谱研究现状热点分析

互动仪式链视角下的电商直播用户参与行为影响因素研究

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现代情报 2024年第1期44卷 71-82页

作者：黄炜伍琪田萌湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430064 武汉晴川学院商学院湖北武汉430204 湖北循环经济发展研究中心湖北武汉430068

[目的/意义]实时互动是电商直播超越传统电子商务的重要优势,从互动仪式链的视角验证用户参与行为的影响因素,对直播平台、主播的进一步发展有重要参考作用。[方法/过程]本文在微观情境下以互动仪式链为基础,构建电商直播情境下的互动... 详细信息

[目的/意义]实时互动是电商直播超越传统电子商务的重要优势,从互动仪式链的视角验证用户参与行为的影响因素,对直播平台、主播的进一步发展有重要参考作用。[方法/过程]本文在微观情境下以互动仪式链为基础,构建电商直播情境下的互动仪式链,探讨互动仪式链效果对用户参与行为的影响,并将主播、平台、用户纳入模型,完善互动仪式影响机制。[结果/结论]通过实证发现,主播的吸引力正向影响群体团结,粉丝数负向影响群体团结和群体符号;平台的互动环境显著影响群体符号和情感能量,便利性显著影响互动仪式链效果;用户的兴趣度显著影响群体符号和情感能量,用户的获得感显著影响情感能量;互动仪式链产生的群体符号、情感能量正向影响参与行为,群体团结对参与行为产生负向影响。

关键词：电商直播互动仪式链用户参与行为抖音

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HS建筑公司员工培训体系优化研究

HS建筑公司员工培训体系优化研究

作者：伍贝贝重庆交通大学

学位级别：硕士

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基于深度强化学习的量化交易策略研究

基于深度强化学习的量化交易策略研究

作者：伍娜湖北师范大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展,金融市场转向新兴技术,借助人工智能和数据处理算法应对复杂数据和减少情感导致的判断错误,企业纷纷投入智能金融研究。本文紧紧围绕金融行业的现状,对人工智能在金融交易应用的现状进行了综述,并引入深度强化学习... 详细信息

随着计算机技术的发展,金融市场转向新兴技术,借助人工智能和数据处理算法应对复杂数据和减少情感导致的判断错误,企业纷纷投入智能金融研究。本文紧紧围绕金融行业的现状,对人工智能在金融交易应用的现状进行了综述,并引入深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法于股票交易领域,构建了一种智能化的交易模型。通过对海量数据进行深度学习,旨在发现市场中的潜在规律,从而实现更为有效的交易。本文的创新点主要在两个方面:本文提出了一种改进的深度Q网络算法构建量化交易策略。该算法优化了损失函数、权值初始化、网络结构调整以及解决高估问题。网络结构调整包括引入了一种名为LSTM-Attention的新型深度网络架构,以解决股市复杂且不断变化的挑战。这一网络结构显著增强了模型对股市数据中关键特征的识别能力,从而使得交易代理更能够深入理解市场动态。最后,通过对四个数据集的评估发现,所提出的算法在夏普比率(Sharpe Ratio,Sh R)、策略收益(gain)、阿尔法(Alpha)、贝塔(Beta)以及波动率(volatility)等指标上表现优异。相比于多个经典策略以及基于DRL的策略,本文提出的算法在交易效果上取得了显著提升。此外,本文提出了一种改进的双重深度Q网络算法构建量化交易策略。该算法的改进主要在训练效率、稳定性、泛化能力、数据预处理和归一化、以及网络结构等方面的优化。该算法在构建策略时引入了三个技术指标,用于风险管理,以避免策略造成重大损失。

关键词：量化交易深度强化学习注意力机制 DQN算法

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苏州园林视觉语言在服装设计中的应用研究

苏州园林视觉语言在服装设计中的应用研究

作者：伍自然长春工业大学

学位级别：硕士

苏州园林是集合展现古人独特造园理念的中国优秀文化遗产。苏州园林中各要素相互作用与相互影响所构成的综合视觉效果,使人们能够以全面的视角了解苏州园林具有的艺术特征和文化内涵。基于此,本研究通过视觉语言这一媒介和工具,深入探... 详细信息

苏州园林是集合展现古人独特造园理念的中国优秀文化遗产。苏州园林中各要素相互作用与相互影响所构成的综合视觉效果,使人们能够以全面的视角了解苏州园林具有的艺术特征和文化内涵。基于此,本研究通过视觉语言这一媒介和工具,深入探究苏州园林视觉语言在现代服装设计中的表达方式及其应用,进而向人们传递苏州园林蕴含的博大中华文化及其精髓。文章第一部分,对苏州园林视觉语言进行分析和概述。首先厘清了苏州园林和视觉语言的相关概念。其次,对苏州园林的构成元素进行分析,分别从几何造型、空间、色彩三个方面进行视觉语言的总结。第二部分,分析了苏州园林视觉语言在服装设计中的应用情况。分别从空间美、意境美、空间设计理念三个方面对苏州园林视觉语言在服装设计中的应用进行分析。在此基础上,分别从造型、图案、面料、色彩以及空间等方面阐述了苏州园林视觉语言在服装中的设计方法。第三部分,选取苏州园林中提取出来的视觉语言并运用在服装设计实践中,通过服装这一载体去表达苏州园林的艺术特征。苏州园林视觉语言在服装设计中的应用研究,展现了苏州园林历久弥新的生命力,为服装设计的发展提供新的思路。

关键词：苏州园林视觉语言服装设计