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煤基荧光碳点的制备与应用研究进展

新型炭材料 2020年第6期35卷 646-666页

作者：蔡婷婷刘斌庞尔楠任卫杰李世嘉胡胜亮中北大学材料科学与工程学院山西太原030051 吕梁学院化学化工系山西吕梁033000 中北大学能源动力工程学院山西太原030051

煤炭的深加工与功能化是解决目前煤炭应用瓶颈的重要措施。近年来,新兴碳质纳米材料家族中的荧光碳点因其良好的生物相容性、元素无毒及可调节的荧光发射、优异的能量存储与转移等多种独特性能,在生物成像、化学传感、太阳能转化等众多... 详细信息

煤炭的深加工与功能化是解决目前煤炭应用瓶颈的重要措施。近年来,新兴碳质纳米材料家族中的荧光碳点因其良好的生物相容性、元素无毒及可调节的荧光发射、优异的能量存储与转移等多种独特性能,在生物成像、化学传感、太阳能转化等众多领域表现出了巨大的应用前景。煤和煤的衍生物中含有大量的石墨结构微晶与稠环芳环团簇,由密集分布的碳氧键连接在一起,可以通过化学、电化学或物理方法将其打开,剥离出荧光碳点,所以分布范围广、储量大、价格低廉的煤炭是制备碳点的理想源材料。本文就煤基碳点的制备方法及其优缺点进行了总结,分析了煤及其衍生物种类与制备条件等对荧光碳点产物性能的影响。概述了煤基碳点及其复合体特性,以及它们在化学检测、生物成像、光催化等方面的应用,重点总结了煤基碳点对构筑异质结构性能的影响。最后,针对煤基碳点的发展前景进行了展望。通过该综述期望能为煤基碳点的制备与应用提供关键信息,从而为煤炭综合利用提供一种经济且可持续的选择。

关键词：煤煤沥青碳点荧光光催化

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基于半监督学习的网络流量分析研究

计算机科学 2022年第S01期49卷 544-554,611页

作者：庞兴龙朱国胜湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

半监督学习是一种新的机器学习方法,它将监督学习与无监督学习相结合,用少量的标签来分析大量的未标记数据集。近年来,半监督学习已成为国内外学者的研究热点之一,并被广泛应用于各个领域。随着5G等技术的兴起,网络流量数据流的复杂化... 详细信息

半监督学习是一种新的机器学习方法,它将监督学习与无监督学习相结合,用少量的标签来分析大量的未标记数据集。近年来,半监督学习已成为国内外学者的研究热点之一,并被广泛应用于各个领域。随着5G等技术的兴起,网络流量数据流的复杂化、多样化给网络安全领域带来了新的挑战,因此,将半监督技术运用于网络流量数据的分析成为主要方法之一。现对当前网络流量数据特征以及处理方式进行介绍,阐述半监督学习在处理网络流量上的优势,总结了半监督学习在处理流量分析问题上的研究进展,并从半监督分类、半监督聚类和半监督降维等方面阐述了半监督学习在网络流量分析中的实际应用,最后指出了当前半监督网络流量分析方法在未来研究中面临的挑战和新的研究方向。

关键词：半监督学习流量分析半监督分类网络数据流

美托洛尔联合曲美他嗪治疗冠心病心力衰竭的临床效果观察

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2021年第1期 0129-0129,131页

作者：庞邦胜广西博白县博白镇城厢卫生院内二科广西博白537600

对冠心病心力衰竭采用曲美他嗪和美托洛尔联合治疗的效果进行观察。方法:以我院的冠心病心力衰竭患者200例为研究对象,研究对象收集时间为2017年1月到2020年1月,采用电脑随机分组法将患者分为对照组和观察组,例数均为100,对照组单独使... 详细信息

对冠心病心力衰竭采用曲美他嗪和美托洛尔联合治疗的效果进行观察。方法:以我院的冠心病心力衰竭患者200例为研究对象,研究对象收集时间为2017年1月到2020年1月,采用电脑随机分组法将患者分为对照组和观察组,例数均为100,对照组单独使用美托洛尔治疗,观察组采用美托洛尔联合曲美他嗪治疗,对比两组的治疗效果。结果:对照组的治疗总有效率为87%,显著低于观察组的96%,差异有统计学意义(p尔与曲美他嗪联合治疗有助于改善患者的心功能,提高治疗效果,具有临床参考和借鉴价值。

关键词：美托洛尔曲美他嗪冠心病心力衰竭临床效果

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基于LIDAR数据的森林参数反演方法研究

地球科学进展 2009年第7期24卷 748-755页

作者：何祺胜陈尔学曹春香刘清旺庞勇北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 中国林业科学研究院资源信息研究所林业遥感与信息技术重点开放性实验室北京100091

森林结构参数诸如林分平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量等的空间分布对于森林可持续经营管理具有重要意义。以黑河流域祁连山大野口典型森林区为研究区,采用高密度LIDAR小脚印点云数据,在进行单木结构参数提取的基础上... 详细信息

森林结构参数诸如林分平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量等的空间分布对于森林可持续经营管理具有重要意义。以黑河流域祁连山大野口典型森林区为研究区,采用高密度LIDAR小脚印点云数据,在进行单木结构参数提取的基础上,按20 m×20 m大小的网格进行了小区域森林参数反演研究。首先由LIDAR点云数据生成冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),从CHM中估测单株木结构参数树的位置、树高、冠幅。然后采用多元逐步回归分析法建立样地(20 m×20 m)尺度上LIDAR估测的平均树高、冠幅等与实测森林参数(林分平均高、林分算数平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量)之间的关系。结果表明,林分平均高、林分算术平均高、地上生物量的估测方程精度较高,R2均大于0.7,平均冠幅、平均胸径、林分密度的估测方程R2均大于0.5,根据建立的方程得到了森林参数的空间分布图。高密度LIDAR数据可以得到较高精度的森林参数空间分布图,对于森林可持续经营管理以及林相图的更新等具有重要意义,同时对小流域森林水文科学的研究具有重要的应用价值。

关键词： LIDAR 森林参数反演黑河流域大野口