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作为一种分散型城市化,郊区化始于20世纪20年代,盛于二战后的发达国家。西方早期的郊区化研究主要集中在郊区化的发展浪潮,郊区化的界定方法、发展机制、后果和政府调控等方面,90年代所提出的"新郊区化"概念将郊区化与边缘城市、郊区次级就业中心的发展联系在一起。21世纪以来,社会空间成为西方郊区化研究者最关注的话题。本文基于近年西方学者关于郊区化研究的最新文献,从郊区化与居住空间重构、郊区化与住房选择和分异、郊区化与居民通勤行为、郊区化与居民生活空间、郊区化的社会影响等方面总结了西方学者在社会空间视角下的郊区化研究方面所取得的研究成果。然后,分析了西方研究议题转变和研究方法创新对中国郊区化研究所带来的启示。最后,从研究视角拓展、定性方法应用、微观机理探讨、多重互动模式建构等方面对未来中国郊区化的研究进行展望。

关键词：郊区化社会空间地理生活史质性方法西方国家

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在紫外光下以玉米秸秆为牺牲剂提升光催化分解水制氢

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化工学报 2019年第7期70卷 2717-2726页

作者：周云龙叶校源林东尧东北电力大学能源与动力工程学院

将玉米秸秆加入Pt/TiO2的悬浊液中,在紫外光照射下实现了光催化分解水制氢速率的提升。通过SEM、XRD、FT-IR和TGA对玉米秸秆在光催化反应后的结构特征的变化进行了表征和分析讨论。通过单因素实验和正交实验研究了辐照时间、玉米秸秆颗... 详细信息

将玉米秸秆加入Pt/TiO2的悬浊液中,在紫外光照射下实现了光催化分解水制氢速率的提升。通过SEM、XRD、FT-IR和TGA对玉米秸秆在光催化反应后的结构特征的变化进行了表征和分析讨论。通过单因素实验和正交实验研究了辐照时间、玉米秸秆颗粒浓度、秸秆颗粒粒径和催化剂浓度对氢气产率及产氢量的影响。实验结果表明:催化剂浓度和秸秆颗粒浓度对产氢的影响较大。产氢量随着催化剂浓度的增加先增后减,在催化剂浓度为4×10-3~6×10^-3g/ml时产氢量最高。当秸秆颗粒浓度大于0.5×10^-3g/ml时,产氢量随着秸秆颗粒浓度的增加出现明显的下降,而且在不同的秸秆颗粒浓度下氢气产率随着反应时间的增加呈现出不同的变化规律,而过小的秸秆颗粒粒径会产生负面的影响。

关键词：催化(作用) 制氢氢玉米秸秆光催化紫外光

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中国制造加速迈向中国创造 007

中国制造加速迈向中国创造

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中国纪检监察报

作者：叶源昊初英杰

对话嘉宾屈贤明：国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国工程院制造业研究室主任赵昌文：国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国国际发展知识中心主任制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系。十年来，我国制造... 详细信息

对话嘉宾屈贤明：国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国工程院制造业研究室主任赵昌文：国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国国际发展知识中心主任制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系。十年来，我国制造业飞速发展，目前拥有全球产业门类最齐全?

关键词：制造业创新中心制造强国新能源汽车我国制造业制造业发展中国制造业

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大块式机器动力基础计算

大块式机器动力基础计算

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1992年

作者：叶家源编

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无监督机器学习揭示金属表面本征反应性

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Science Bulletin 2024年第6期69卷 756-762页

作者：魏丰源庄林 College of Chemistry and Molecular Sciences Wuhan UniversityWuhan 430072China

The reactivity of metal surfaces is a cornerstone concept in chemistry,as metals have long been used as catalysts to accelerate chemical reactions.Although fundamentally important,the reactivity of metal surfaces has hitherto not been explicitly defined.For example,in order to compare the activity of two metal surfaces,a particular probe adsorbate,such as O,H,or CO,has to be specified,as comparisons may vary from probe to probe.Here we report that the metal surfaces actually have their own intrinsic/eigen reactivity,independent of any probe adsorbate.By employing unsupervised machine learning algorithms,specifically,principal component analysis(PCA),two dominant eigenvectors emerged from the binding strength dataset formed by 10 commonly used probes on 48 typical metal surfaces.According to their chemical characteristics revealed by vector decomposition,these two eigenvectors can be defined as the covalent reactivity and the ionic reactivity,respectively.Whereas the ionic reactivity turns out to be related to the work function of the metal surface,the covalent reactivity cannot be indexed by simple physical properties,but appears to be roughly connected with the valence-electron number normalized density of states at the Fermi level.Our findings expose that the metal surface reactivity is essentially a two-dimensional vector rather than a scalar,opening new horizons for understanding interactions at the metal surface.

关键词： Metal surface reactivity Binding energy Density functional calculations Principal component analysis Covalent reactivity Ionic reactivity

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