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钙钛矿太阳能电池中的二氧化锡电子传输层调控

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 378-396页

作者：崔玉鹏弓爵刘明侦电子科技大学材料与能源学院四川成都611731

作为平面异质结钙钛矿太阳能电池(PSCs)的重要组成部分,电子传输层(ETL)在提升PSCs器件的性能和稳定性上起着重要的作用。尽管最常用的两类ETL材料——二氧化钛(TiO_(2))和二氧化锡(SnO_(2)),均以纳米颗粒和溶液方式制备,TiO_(2)却面临... 详细信息

作为平面异质结钙钛矿太阳能电池(PSCs)的重要组成部分,电子传输层(ETL)在提升PSCs器件的性能和稳定性上起着重要的作用。尽管最常用的两类ETL材料——二氧化钛(TiO_(2))和二氧化锡(SnO_(2)),均以纳米颗粒和溶液方式制备,TiO_(2)却面临着电子迁移率低、器件滞回效应大、化学稳定性差、需高温制备等问题,相比之下,SnO_(2)具有优异的光电学性质、更高的稳定性、可低温制备等优势。聚焦于基于SnO_(2)ETL的PSCs稳定性和界面电荷提取,首先综述了SnO_(2)材料的物理性质和优点;然后从制备和成膜方法(如化学浴沉积、溶液旋涂等)入手,进一步阐明了SnO_(2)的体相和表面缺陷;最后基于SnO_(2)ETL的缺陷,从界面钝化、体相掺杂和双电子层构筑等三方面重点介绍了提升PSCs稳定性和界面载流子提取效率的途径。该综述可助力PSCs性能和稳定性的进一步提升,为该新兴光伏技术进一步实用化贡献有用的见解。

关键词：钙钛矿太阳能电池二氧化锡电子传输层运作稳定性界面调控载流子提取

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文化遗产智慧数据价值创生逻辑与路径探析

图书馆论坛 2024年

作者：刘佳臻弓越王晓光武汉大学信息管理学院

智慧数据是破解目前文化遗产领域数据资源庞大但未得到有效利用困境的重要手段。文章探索文化遗产智慧数据价值如何在资源建设中逐步凝练，并在智慧服务应用中实现，从而激活文化遗产价值，促进文化遗产资源的活化利用。文章选取国内外... 详细信息

智慧数据是破解目前文化遗产领域数据资源庞大但未得到有效利用困境的重要手段。文章探索文化遗产智慧数据价值如何在资源建设中逐步凝练，并在智慧服务应用中实现，从而激活文化遗产价值，促进文化遗产资源的活化利用。文章选取国内外文化遗产数据资源建设与服务应用相关项目进行调研，在此基础上分析文化遗产价值创生的逻辑与路径，首先明确参与主体、数据资源、数据标准、支撑技术四个价值创生核心要素；其次分析文化遗产智慧数据从数字化、数据化、智慧化到场景化的建设流程中，其价值激活、价值聚合、价值挖掘与价值释放的价值创生环节；最后从资源建设、服务应用、价值表达三个方面对文化遗产智慧数据价值创生实现路径进行分析，促进文化遗产智慧数据提质增效。

关键词：智慧数据价值创生文化遗产智慧服务

改进型高增益耦合电感Boost-Sepic变换器

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电机与控制学报 2024年第08期 124-134页

作者：房绪鹏郭红震刘坤邢斌山东科技大学电气与自动化工程学院

针对光伏电池输出电压等级低、稳定性差的问题，本文将Boost-Sepic变换器进行改进，并加入耦合电感与开关电容两种增益单元，提出一种高增益耦合电感组合Boost-Sepic变换器。首先将组合后的Boost-Sepic变换器中输入电感替换为耦合电感... 详细信息

针对光伏电池输出电压等级低、稳定性差的问题，本文将Boost-Sepic变换器进行改进，并加入耦合电感与开关电容两种增益单元，提出一种高增益耦合电感组合Boost-Sepic变换器。首先将组合后的Boost-Sepic变换器中输入电感替换为耦合电感原边，保证输入侧电流连续并钳位开关管电压；同时将耦合电感倍压单元与开关电容进行串联以提高电压增益。采用无源钳位吸收回路回收耦合电感漏感的能量，抑制开关管两端产生的电压尖峰。详细分析了Boost-Sepic变换器的工作模态、电压增益、开关器件电压/电流应力及器件参数的选择，并与其他高增益变换器对比。最后，通过200 W实验样机验证了变换器的可行性与正确性。

关键词：高增益低应力耦合电感开关电容无源钳位 Boost-Sepic变换器

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基于本体的公路工程安全领域知识建模和应用

清华大学学报（自然科学版） 2024年第2期64卷 224-234页

作者：刘广宇安芃伍震胡振中广东省路桥建设发展有限公司广州510623 清华大学深圳国际研究生院深圳518055

针对工程安全管理中普遍存在的知识缺口问题,提出一套基于本体技术实现领域知识建模和更新的方法。以公路工程领域为范例,从行业标准规范的文本数据中自动提取安全知识,构建领域知识图谱;通过知识模型与建筑信息模型(BIM)的结合,开发安... 详细信息

针对工程安全管理中普遍存在的知识缺口问题,提出一套基于本体技术实现领域知识建模和更新的方法。以公路工程领域为范例,从行业标准规范的文本数据中自动提取安全知识,构建领域知识图谱;通过知识模型与建筑信息模型(BIM)的结合,开发安全管理应用场景,展示本体引导的知识图谱对工程安全管理的辅助作用。领域本体在知识图谱中作为本体层结构,表示为一个包含7个层级、 390个有效节点的多维度层状结构;基于本体层的引导开发知识提取算法,从海量文本中提取网状知识结构,形成知识图谱的数据层。知识模型的更新采用由数据层到本体层的知识流动方式;提出基于类属关系、构成关系和实体核心词聚类的3类方法,实现本体层的更新。将知识模型关联实际项目的BIM,从安全管理的应用层面出发,验证了本体的引入在知识的组织和扩展中起到良好效果,展现了知识模型与BIM的结合呈现出的智能化应用前景。该研究为领域知识图谱的构建、更新、应用全过程提供了一个完整的范例,对于本体更新过程实现了方法创新,拓展了知识图谱的应用领域和技术思路,有助于提升工程安全管理的信息化水平。

关键词：知识建模安全管理建筑信息模型(BIM) 公路工程本体

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中国共产党“人的现代化”概念的源流考释与话语演进

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思想理论教育 2024年第1期 41-48页

作者：王勤瑶冀震茂天津财经大学马克思主义学院天津300222

“人的现代化”是中国共产党团结带领全国各族人民实现社会主义现代化过程中的一个重要政治概念。百余年来,中国共产党对“人的现代化”的概念阐释和话语塑造经历了萌芽孕育、理路发展以及语义形塑的复杂过程,逐步构建了具有中国特色的... 详细信息

“人的现代化”是中国共产党团结带领全国各族人民实现社会主义现代化过程中的一个重要政治概念。百余年来,中国共产党对“人的现代化”的概念阐释和话语塑造经历了萌芽孕育、理路发展以及语义形塑的复杂过程,逐步构建了具有中国特色的“人的现代化”理论及其话语体系。通过梳理中国共产党在不同历史阶段推进“人的现代化”的政策主张、指导思想、实践方式,能够为新时代以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴提供人才支撑,为进一步完善中国式现代化视域下人的现代化的话语体系提供历史借鉴和现实启示。

关键词：中国共产党人的现代化中国式现代化

基于专利分析的医药领域人工智能应用现状研究

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中国新药杂志 2024年第18期 1857-1865页

作者：朱珈震李静张静中国药科大学理学院中国药科大学图书与信息中心中国药科大学期刊编辑部

近年来人工智能技术的飞速发展已经成为全球关注的热门话题，引起了广泛的关注。随着“大健康”、“医疗大数据”等概念的推出，全球各国都在努力推动医药人工智能领域的发展。大数据时代以及计算机速度的飞速进步使医药人工智能迎来了... 详细信息

近年来人工智能技术的飞速发展已经成为全球关注的热门话题，引起了广泛的关注。随着“大健康”、“医疗大数据”等概念的推出，全球各国都在努力推动医药人工智能领域的发展。大数据时代以及计算机速度的飞速进步使医药人工智能迎来了新的发展机遇。本研究将医药领域的人工智能相关专利作为基础数据，分析了全球医药领域中人工智能专利的各种信息，呈现了医药人工智能专利的发展现状，通过分析专利数据为医药人工智能的发展和分析思路提供建议，为国内医药人工智能行业提供专利角度的意见。

关键词：人工智能专利医药领域药物

中西整合视角下抑郁症与老年骨质疏松症共生机制

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中国骨质疏松杂志 2024年第8期30卷 1233-1237,1243页

作者：曹力震舒静湖北中医药大学护理学院湖北武汉430065

骨质疏松症与抑郁症在人口老龄化加剧的同时发病率也急剧增长,两者互为因果。在中医传统理论中,骨质疏松症和抑郁症皆以“虚”为本,以“滞”为标,两种疾病相因相损,恶性循环,推动着病程的发生发展;在现代医学的脑-骨网络学说中,抑郁症... 详细信息

骨质疏松症与抑郁症在人口老龄化加剧的同时发病率也急剧增长,两者互为因果。在中医传统理论中,骨质疏松症和抑郁症皆以“虚”为本,以“滞”为标,两种疾病相因相损,恶性循环,推动着病程的发生发展;在现代医学的脑-骨网络学说中,抑郁症与骨质疏松症都与下丘脑-垂体-肾上腺轴和血清维生素D含量存在相关性。该研究基于中西医整合医学视角对抑郁症和骨质疏松症的病理状态进行综述,以期为明确抑郁症和骨质疏松症的共生机制提供新的思路,今后打破两者相互积损的病情进展,促进疾病向愈,预防疾病复发。

关键词：抑郁症骨质疏松症情志致病脑

基于Transformer网络的路面裂缝分割方法研究

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基于Transformer网络的路面裂缝分割方法研究

作者：牛震安徽建筑大学

学位级别：硕士

随着城市化和交通运输的快速发展,道路建设和维护变得至关重要。裂缝作为最常见的路面病害,若不及时处理,将导致道路损坏加剧并增加维护成本。因此,裂缝检测是保障城市道路系统健康运行的关键措施。在早期阶段,路面裂缝的检测主要依赖... 详细信息

随着城市化和交通运输的快速发展,道路建设和维护变得至关重要。裂缝作为最常见的路面病害,若不及时处理,将导致道路损坏加剧并增加维护成本。因此,裂缝检测是保障城市道路系统健康运行的关键措施。在早期阶段,路面裂缝的检测主要依赖于人工巡查方式,这种方式存在低效、耗时、主观性强等缺点。因此,设计一种自动的、精确的路面裂缝检测方法成为当前的研究热点。传统的数字图像处理及近年来流行的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法在路面裂缝检测任务中虽取得了显著进步,但仍然存在一定的局限。数字图像处理方法难以应对复杂多变的裂缝形态和背景环境,CNN因其局部感知和层级结构的特点,难以捕捉裂缝图像的全局信息。针对此不足,Transformer网络通过引入自注意力机制,对裂缝图像进行长程依赖关系建模,以此有效获取图像全局信息,从而实现复杂背景下的裂缝准确分割。通过上述分析,本文以Transformer网络为基础,研究混凝土路面裂缝和沥青路面裂缝的分割方法,主要研究内容如下:(1)本文系统总结了现有的基于深度学习的路面裂缝分割方法,侧重分析了基于CNN和Transformer的两类代表性裂缝语义分割网络;同时收集并整理了公开的路面裂缝数据集,并针对现有数据集规模相对较小问题,采用了多种典型数据增强技术对其进行扩充。最后,通过在代表性路面裂缝数据集上的大量实验,本文评估了不同深度网络模型的性能,深入分析了它们的优缺点,为本文后续模型改进或新模型提出提供了理论基础和方法论指导。(2)本文提出了基于Transformer特征融合与扩张卷积的路面裂缝分割方法。针对在复杂背景下长裂缝分割的不连续、边缘模糊以及受光照影响较大的问题,本文以分割Transformer网络为基础,引入了扩张卷积模块和特征融合模块。其中,扩张卷积能够增大特征图的感受野,增强了网络对长裂缝的感知能力。特征融合模块将编码器输出的特征向量映射到多个尺度的特征图,通过融合多尺度特征,实现了对裂缝的精准定位,并提高了模型的泛化能力。该方法在Crack500和Deep Crack两个公开路面裂缝数据集上取得了最高的F1分数,分别为70.84%和84.50%,并且对光照具有最低的敏感性。(3)本文提出了基于分层Transformer的轻量化路面裂缝分割方法。针对基于Transformer网络的路面裂缝分割模型参数规模大,计算复杂度高,无法在资源受限的移动设备上部署和高效运行等问题,采用具有分层结构的Transformer网络作为编码器,并构建了一种轻量化的解码器网络。设计了分离融合上采样模块,能够融合不同上采样方式恢复图像细节。同时,引入了注意特征融合模块,能够自适应地学习融合特征图的关键信息。实验结果证明,该方法的模型参数为6.2M,与主流的U-Net和Trans UNet相比分别降低了80.00%和93.35%,在保持分割精度的同时显著降低了计算量和参数量,达到了更快的推理速度。综上,本文总结了基于CNN和Transformer的路面裂缝分割方法,对现有路面裂缝数据集进行了扩充,重点研究了基于Transformer特征融合与扩张卷积的路面裂缝分割方法,并提出了轻量化的改进方案。通过广泛的实验验证,所提方法提高了路面裂缝分割精度和效率,为路面裂缝的高效检测提供了有效工具,具有实际应用价值。图[34]表[19]参[54]

关键词：路面裂缝分割 Transformer 特征融合扩张卷积轻量化

基于改进K-means的局部离群点检测方法

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工程科学与技术 2024年第4期56卷 66-77页

作者：周玉夏浩岳学震王培崇华北水利水电大学电气工程学院河南郑州450045 河北地质大学信息工程学院河北石家庄050031

离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改... 详细信息

离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改进K-means聚类算法,提出了一种名为KLOD(local outlier detection based on improved K-means and least-squares methods)的局部离群点检测方法,以实现对局部离群点的精确检测。首先,利用快速搜索和发现密度峰值方法计算数据点的局部密度和相对距离,并将二者相乘得到γ值。其次,将γ值降序排序,利用肘部法则选择γ值最大的k个数据点作为K-means聚类算法的初始聚类中心。然后,通过K-means聚类算法将数据集聚类成k个簇,计算数据点在每个维度上的目标函数值并进行升序排列。接着,确定数据点的每个维度的离散程度并选择适当的拟合函数和拟合点,通过最小二乘法对升序排列的每个簇的每1维目标函数值进行函数拟合并求导,以获取变化率。最后,结合信息熵,将每个数据点的每个维度目标函数值乘以相应的变化率进行加权,得到最终的异常得分,并将异常值得分较高的top-n个数据点视为离群点。通过人工数据集和UCI数据集,对KLOD、LOF和KNN方法在准确度上进行仿真实验对比。结果表明KLOD方法相较于KNN和LOF方法具有更高的准确度。本文提出的KLOD方法能够有效改善K-means聚类算法的聚类效果,并且在局部离群点检测方面具有较好的精度和性能。

关键词：离群点检测 K均值聚类最小二乘法密度峰值目标函数值

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