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花状聚酰亚胺/聚酰亚胺及其热重排混合基质膜的制备及其性能

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复合材料学报 2024年

作者：蔺家弘肖国勇鲁云华侯蒙杰李琳王同华大连理工大学化工学院辽宁科技大学化学工程学院

混合基质膜(MMMs)由于制备方法简单，综合性能优异，在气体分离领域具有较强的竞争力。为提高填料与聚合物基体间的相容性，本文采用溶剂热法制备的花状聚酰亚胺(PI)为填料，以含羟基聚酰亚胺为基体，采用原位聚合法，经热酰亚胺化和热... 详细信息

混合基质膜(MMMs)由于制备方法简单，综合性能优异，在气体分离领域具有较强的竞争力。为提高填料与聚合物基体间的相容性，本文采用溶剂热法制备的花状聚酰亚胺(PI)为填料，以含羟基聚酰亚胺为基体，采用原位聚合法，经热酰亚胺化和热重排反应制备出了一系列花状聚酰亚胺/聚酰亚胺及其热重排(TR)混合基质膜。化学结构相似的聚酰亚胺填料和基体间形成了良好的界面相容性，赋予混合基质膜较为优异的气体分离性能。当花状PI的掺杂量为3wt%时，混合基质膜TR-3wt%的晶面间距达到0.64 nm，对H2、CO2、O2、CH4和N2的气体渗透率相对于TR膜分别提高了61.36%、67.90%、81.58%、37.88%和51.72%，且O2/N2的选择性为5.49，接近2015年上限；CO2/CH4的选择性为22.36，超过2008年Robeson上限。因此，该策略将为高性能MMMs的界面设计工程提供一定参考。

关键词：混合基质膜花状聚酰亚胺热重排气体分离界面

基于逆向强化学习的自动驾驶个性化纵向决策算法研究

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基于逆向强化学习的自动驾驶个性化纵向决策算法研究

作者：厉文韬吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶纵向决策算法作为自动驾驶技术中的关键环节,在纵向行驶工况中根据周围车辆状态、道路环境特征等多种因素,决策车辆的速度与加速度,在确保行车安全性的前提下,最大程度地提升乘员的舒适度并提高车辆的行驶速度。现有自动驾驶汽... 详细信息

自动驾驶纵向决策算法作为自动驾驶技术中的关键环节,在纵向行驶工况中根据周围车辆状态、道路环境特征等多种因素,决策车辆的速度与加速度,在确保行车安全性的前提下,最大程度地提升乘员的舒适度并提高车辆的行驶速度。现有自动驾驶汽车的纵向决策算法大多基于避碰规则、交通规则和固定基准进行设计,没有考虑驾驶风格的差异性,无法满足驾驶员的个性化乘车需求,导致乘车者对自动驾驶的满意度低。为了优化驾驶员与乘客的乘坐体验,并增强其他交通参与者对自动驾驶汽车行为的理解。本文基于分层强化学习设计纵向决策算法,并以此为基础,进一步设计了基于逆向强化学习的自动驾驶纵向决策算法。本文主要研究内容如下:(1)针对驾驶员纵向驾驶行为机理分析的研究问题,本文基于纵向行驶工况,设计实车实验采集驾驶员纵向驾驶行为数据。对采集到的驾驶数据进行处理与分析,为后续个性化纵向决策算法提供学习数据。提出纵向驾驶行为安全性、高效性、舒适性的性能指标,为设计个性化的决策算法提供理论依据。(2)针对基于强化学习的人性化纵向决策算法的设计问题,本文模仿驾驶员纵向行驶时的决策逻辑,以分层强化学习算法为基本框架,使用双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3,下同)作为上层决策算法和底层执行算法,设计人性化纵向决策算法,实现对跟车间距与自车车速的分层控制。根据纵向行驶的性能指标,基于多目标决策的方法设计体现驾驶员驾驶风格的奖励函数。通过监督预训练方法,利用驾驶员数据对TD3算法的网络进行预训练,以初始化网络权重,提升算法稳定性。结合优先经验回放理论改进人性化决策算法的回放缓存机制,使算法在训练过程中能够更高效地利用历史经验数据,加速学习进程并提升学习效果。(3)针对基于逆向强化学习的个性化纵向决策算法的设计问题。本文在人性化纵向决策算法的基础上,进一步设计个性化纵向决策算法,基于最大熵逆向强化学习算法,从驾驶员数据中学习个性化的奖励函数,使算法生成的轨迹更加贴近驾驶员驾驶数据。(4)针对个性化纵向决策算法效果验证问题。本文搭建了SimulinkCar Sim-Pre Scan的联合仿真平台,基于逆向动力学设计了执行控制器。在仿真环境中训练人性化决策算法与个性化决策算法。进行了多个纵向行驶工况下的仿真实验。仿真结果表明,基于逆向强化学习的个性化纵向决策算法的轨迹更加贴合驾驶员数据,能够体现驾驶员的独特驾驶风格。

关键词：智能汽车个性化纵向决策算法分层强化学习奖励函数逆强化学习

数字普惠金融、人力资本对城乡收入差距影响研究

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数字普惠金融、人力资本对城乡收入差距影响研究

作者：厉婕山东农业大学

学位级别：硕士

基于ElasticSearch的科技服务推荐系统设计与实现

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甘肃科技 2024年第3期40卷 59-64页

作者：刘勇刘菲蒙杰甘肃省科学技术情报研究所/甘肃省科技评价监测重点实验室甘肃兰州730000

推荐系统是通过算法策略将用户与信息匹配,实现信息高效筛选和个性化推荐的闭环系统。系统基于ElasticSearch大数据分析挖掘技术,采用TF-IDF、LUCentere、热词统计发现算法,利用Python程序将数据异步批量导入至Elasticsearch中。结合昨... 详细信息

推荐系统是通过算法策略将用户与信息匹配,实现信息高效筛选和个性化推荐的闭环系统。系统基于ElasticSearch大数据分析挖掘技术,采用TF-IDF、LUCentere、热词统计发现算法,利用Python程序将数据异步批量导入至Elasticsearch中。结合昨日访问、点赞、收藏上升数以及发布时间等指标计算文档的相关性得分并排序,实现用户喜好推荐。研究目的在于提高Elasticsearch索引数据时的分词准确度,缩短检索响应时间,为用户提供更优使用体验。通过翻阅大量文献和不断实验测试系统中的算法,有效解决了“冷启动”问题。实验结果表明系统在用户体验方面取得显著提升,用户正反馈促进了留存率和点击转换率的提高。研究为推荐系统的算法设计和实施提供了有益经验,对信息检索和用户体验改进具有实质性的意义。

关键词：大数据分析挖掘热词统计智能推荐 ElasticSearch TF-IDF LUCentere

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面向多站雷达的协同干扰资源分配策略研究

面向多站雷达的协同干扰资源分配策略研究

作者：厉俊电子科技大学

学位级别：硕士

有氧联合抗阻运动对不同程度智力障碍青少年基本运动技能的影响研究

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有氧联合抗阻运动对不同程度智力障碍青少年基本运动技能的影响研...

作者：厉宇南京体育学院

学位级别：硕士

小麦感赤霉病突变体fhbs1的遗传分析与基因定位

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小麦感赤霉病突变体fhbs1的遗传分析与基因定位

作者：厉玲扬州大学

学位级别：硕士

PPM1G在肺腺癌中的表达、作用及预后价值的综合分析

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PPM1G在肺腺癌中的表达、作用及预后价值的综合分析

作者：厉杨济宁医学院

学位级别：硕士

非酒精性脂肪肝对慢性乙型肝炎预后的影响研究进展

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病毒学报 2024年

作者：厉彬杰刘寿荣浙江中医药大学杭州市西溪医院肝病科

慢性乙型肝炎（Chronic hepatitis B,CHB）是全球的公共卫生难题，近来年非酒精性脂肪肝（Non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）负担持续增加，两者并发现象是当前肝病领域的一大特点与趋势。众所周知，乙型肝炎病毒（Hepatitis B... 详细信息

慢性乙型肝炎（Chronic hepatitis B,CHB）是全球的公共卫生难题，近来年非酒精性脂肪肝（Non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）负担持续增加，两者并发现象是当前肝病领域的一大特点与趋势。众所周知，乙型肝炎病毒（Hepatitis B virus,HBV）感染和NAFLD是导致肝硬化、肝细胞癌（Hepatic cell carcinoma,HCC）发生的主要原因。然而，对于CHB患者，并发NAFLD对于肝纤维化的进展、HCC的发生以及抗病毒治疗效果的影响，目前的证据仍然模糊不清。因此，本文将介绍慢性乙型肝炎患者并发非酒精性脂肪肝的流行病学，并重点阐述非酒精性脂肪肝对慢性乙型肝炎患者预后以及抗病毒治疗的影响，为临床治疗提供参考。

关键词：慢性乙型肝炎非酒精性脂肪性肝病流行病学预后治疗学