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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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Zr掺杂对Sr_(0.7)Bi_(0.2)TiO_(3)铁电陶瓷储能性能的影响

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硅酸盐学报 2024年第4期52卷 1345-1354页

作者：刘建博郑鹏白王峰盛林生杭州电子科技大学电子科学与技术系纳米电子学与纳电子器件实验室杭州310018 杭州电子科技大学传感器新型材料浙江省重点实验室杭州310012 嘉兴南湖学院信息工程学院浙江嘉兴314001

高功率、高能量密度的介质储能电容器在脉冲功率系统小型化和轻量化的过程中具有重要意义。采用固相反应法制备了无铅改性的Sr_(0.7)Bi_(0.2)TiO_(3)(SBT)基储能陶瓷,研究了掺杂不同含量ZrO_(2)对该陶瓷的相结构、微观结构、介电性能、... 详细信息

高功率、高能量密度的介质储能电容器在脉冲功率系统小型化和轻量化的过程中具有重要意义。采用固相反应法制备了无铅改性的Sr_(0.7)Bi_(0.2)TiO_(3)(SBT)基储能陶瓷,研究了掺杂不同含量ZrO_(2)对该陶瓷的相结构、微观结构、介电性能、铁电性能、击穿机制的影响。结果表明:Zr元素部分以Zr^(4+)形式溶解于SBT晶格中,其余以ZrO_(2)形式存在晶界和晶粒表面;储能密度的提升主要依赖于介电击穿强度(Eb)的增强,可能的物理机制,包括晶粒尺寸、带隙、阻抗和激活能等,协同促进了Eb的提高。在所研究的材料中,SBT–2%(质量分数)ZrO_(2)陶瓷具有最好的储能性能,可恢复储能密度Wrec=5.57 J/cm^(3),能量效率η=88.97%;即使在经过5×10^(4)次循环后也能表现出良好的性能稳定性(W_(rec)变化幅度<1%),是一种非常有前景的脉冲功率储能电容器候选材料。

关键词：钛酸锶铋基陶瓷储能介电击穿强度物理机制

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蒙哥马利模乘算法改进及硬件实现

北京理工大学学报 2024年第3期44卷 306-311页

作者：任仕伟王华阳郝越薛丞博北京理工大学集成电路与电子学院北京100081

在嵌入式和物联网等领域的加密应用场景中,需要在加密实现的性能和资源消耗之间找到综合效率最佳的平衡点.模乘法器是Rivest-Shamir-Adleman算法(RSA)和椭圆曲线密码(ECC)等公钥密码算法的核心运算模块,其资源占用和运算速度直接影响上... 详细信息

在嵌入式和物联网等领域的加密应用场景中,需要在加密实现的性能和资源消耗之间找到综合效率最佳的平衡点.模乘法器是Rivest-Shamir-Adleman算法(RSA)和椭圆曲线密码(ECC)等公钥密码算法的核心运算模块,其资源占用和运算速度直接影响上层密码算法的整体性能.本文提出高效低延迟的蒙哥马利模乘算法可以有效降低运算量,减少硬件设计的复杂度,结合使用提出的5-2低延迟加法器进一步降低模乘法器的关键路径长度,从而提高算法的运行效率.在Xilinx-K7系列平台上实现的1024位模乘运算模块系统主频可达278 MHz,同时面积时间积(ATP)比已有同类算法提高了15%以上,综合效率表现最优.结果表明,改进后的蒙哥马利模乘算法硬件资源消耗低,适用于物联网等轻量级密码系统.

关键词：加密算法模乘蒙哥马利保留进位加法器

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基于强化学习的无模型自适应控制及在无人车中的应用

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基于强化学习的无模型自适应控制及在无人车中的应用

作者：贾雄博北方工业大学

学位级别：硕士

在车辆工程研究的最前沿以及未来汽车产业的发展趋势中,智能车辆占据着举足轻重的地位,它不仅是构建智慧交通体系的关键环节,还有助于大幅降低交通事故发生率。其中,运动控制作为智能车辆研究的核心课题,尤其在横向控制与纵向控制方面... 详细信息

在车辆工程研究的最前沿以及未来汽车产业的发展趋势中,智能车辆占据着举足轻重的地位,它不仅是构建智慧交通体系的关键环节,还有助于大幅降低交通事故发生率。其中,运动控制作为智能车辆研究的核心课题,尤其在横向控制与纵向控制方面扮演着至关重要的角色。当前,多数车辆横纵向控制器的设计高度依赖于被控对象的精确数学模型。然而,实际情况下并非如此,在设计控制器时由于车辆系统的非线性以及外界因素影响例如天气路况等,依据建立完全精确的动力学模型进而设计控制器显然是不可能的。鉴于此,本文引入了一种基于数据驱动的无模型自适应控制(Modelfree Adaptive Control,MFAC)方法,并在此基础上创新性地提出了一种融合强化学习的无模型自适应控制算法(Reinforcement Learning Model-free Adaptive control,RL-MFAC)。此算法赋予了控制器自我学习与优化的能力,有效弥补了现有控制理论在参数优化上的不足,为智能车辆在各种复杂工况下的精准控制与安全行驶提供了坚实的理论和技术支持。本文致力于探究智能车辆的横纵向控制机制,主要创新点与研究成果概述如下:(1)针对车辆纵向控制问题,提出了一种基于强化学习的紧格式(CFDL)无模型自适应控制策略(RL-MFAC)。本文首先通过时变参数伪偏导数(PPD)对车辆的纵向非线性动力学模型进行动态线性化处理,其次通过融合强化学习实现了紧格式MFAC参数的自主学习与优化,继而设计RL-MFAC控制器。通过一系列详尽的数值仿真实验证明其有效性,仿真结果证明融入强化学习的紧格式MFAC控制器参数整定的效率显著提高。最后对其进行了稳定性分析,为后续车辆纵向速度控制奠定了理论基础。(2)针对车辆横向控制问题,提出了一种基于强化学习的偏格式(PFDL)无模型自适应控制策略(RL-MFAC)。本文首先通过时变参数伪梯度(PG)对车辆横向非线性动力学模型进行动态线性化处理,其次通过融合强化学习实现了偏格式MFAC参数的自主学习与优化,继而设计RL-MFAC控制器。通过一系列详尽的数值仿真实验证明其有效性,仿真结果证明融入强化学习的偏格式MFAC控制器参数整定的效率显著提高。最后对其进行了稳定性分析,为后续车辆横向路径跟踪控制奠定了理论基础。(3)本文通过联合Carsim仿真软件与Matlab/Simulink仿真平台,进行了严格的半实物仿真验证。针对车辆纵向速度跟踪控制问题使用紧格式RL-MFAC控制策略,设计了适用于不同速度区间内的控制策略。针对车辆横向路径跟踪控制问题使用偏格式RL-MFAC控制策略,优化车辆在转弯情境下的转向行为和侧向稳定性,两种控制策略均有力证明了该方法在车辆纵向速度控制方面与横向路径跟踪控制上面所取得的实际效果。

关键词：车辆横纵向控制数据驱动无模型自适应控制强化学习优化算法

面向医疗健康文本的文档级关系抽取研究与应用

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面向医疗健康文本的文档级关系抽取研究与应用

作者：李博博西安工业大学

学位级别：硕士

HER-2阳性乳腺癌患者中PIK3CA突变与PTEN表达缺失的临床意义研究

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HER-2阳性乳腺癌患者中PIK3CA突变与PTEN表达缺失的临床意义研究

作者：杨东博承德医学院

学位级别：硕士

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数字藏品购买意愿影响因素研究

数字藏品购买意愿影响因素研究

作者：张晋博天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

数字藏品,是一种基于区块链技术以及以太坊智能合约技术的非同质化数字资产。随着元宇宙的火热以及数字藏品概念的兴起,越来越多的用户参与到数字藏品的购买活动当中。然后,鲜少有文献针对消费者数字藏品的购买意愿进行实证研究。消费... 详细信息

数字藏品,是一种基于区块链技术以及以太坊智能合约技术的非同质化数字资产。随着元宇宙的火热以及数字藏品概念的兴起,越来越多的用户参与到数字藏品的购买活动当中。然后,鲜少有文献针对消费者数字藏品的购买意愿进行实证研究。消费者如何看待数字藏品,有哪些因素会影响消费者对数字藏品的购买意愿,是当前数字藏品研究需要解决的问题。鉴于此,本文以数字藏品为研究对象,识别消费者对数字藏品的认知结构,探究消费者购买数字藏品的影响因素及其内在机理。本文在参考大量相关文献的基础上,基于BCM绘图技术去分析消费者对数字藏品的认知结构,提取出消费者对数字藏品的相关认知和联想,并绘制出消费者对数字藏品的认知结构图。在消费者认知结构研究的基础上,基于消费价值理论、创新扩散理论、技术接受模型和计划行为理论,建立起本文的理论框架:数字藏品的产品美学、稀有性和所有权影响消费价值中的功能价值、情感价值和社会价值进而影响消费者的购买意愿;复杂性、可观察性、可试性和感知风险影响感知行为控制进而影响消费者购买意愿;主观规范影响消费者购买意愿;感知行为控制影响消费价值进而影响消费者购买意愿。本文主要采用实证分析的方法完成,以购买过数字藏品的消费者为研究对象,通过问卷调查收集数据并实证分析,共收集到有效样本345份,运用SPSS和AMOS软件对收集到的数据进行分析。得出的主要研究结论如下:首先。消费者的情感价值、功能价值中的价格效用、感知行为控制和主观规范是数字藏品购买意愿最直接的影响因素。其次,数字藏品的稀有性、所有权会对消费者的功能价值产生正向的影响,稀有性会对社会价值产生正向的影响,产品美学会对消费者的情感价值产生正向影响。数字藏品的可观察性和可试性会正向影响消费者的感知行为控制。感知行为控制会影响消费者的功能价值和情感价值。消费者的功能价值、情感价值和感知行为控制均起到部分中介的作用。最后,不同年龄段的用户在感知风险、复杂性、可试性、情感价值、产品美学设计和价格效用这6个方面有着明显的差异。基于以上研究结论,在数字藏品的产品设计、营销策略和市场监管方面提出一定的对策与建议。希望对数字藏品发行方在促进消费者购买以及政府部门对数字藏品市场监管方面起到实质性的作用。最后,本文提出了研究过程中的不足之处以及未来的研究展望。

关键词：数字藏品消费者购买意愿认知结构影响因素

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符号互动论视角下棉花娃娃玩家互动行为研究

符号互动论视角下棉花娃娃玩家互动行为研究

作者：李知博浙江传媒学院

学位级别：硕士

棉花娃娃原为偶像周边产品,经过近年来的发展,逐渐扩展至动漫、游戏以及公益等领域,进入到大众视野中。棉花娃娃的快速发展,离不开棉花娃娃玩家的推动作用。当前,棉花娃娃玩家群体展现出惊人的消费能力和群体影响力,由棉花娃娃玩家组成... 详细信息

棉花娃娃原为偶像周边产品,经过近年来的发展,逐渐扩展至动漫、游戏以及公益等领域,进入到大众视野中。棉花娃娃的快速发展,离不开棉花娃娃玩家的推动作用。当前,棉花娃娃玩家群体展现出惊人的消费能力和群体影响力,由棉花娃娃玩家组成的社群,已是互联网中趣缘社群的重要组成部分。玩家们在社群中开展一系列活动,对自我、群体和社会的发展具有重要意义。研究以符号互动理论为视角,对棉花娃娃玩家的互动行为进行研究。首先,采用参与式观察法,对微博、豆瓣、小红书、抖音等平台中的棉花娃娃玩家社群生态以及玩家互动过程中的主体、空间、话语和规则等符号要素进行观察,梳理玩家互动开展的具体方式和流程;其次,选择有长期活跃互动行为且玩娃娃经历相对丰富的23位玩家进行半结构式访谈,进一步分析其参与互动的动机、互动中的符号运用以及互动所产生的结果,并思考结果所具有的积极影响与消极影响。研究发现:首先,棉花娃娃玩家间的互动在一个巨大的符号场中展开,玩家本身、棉花娃娃以及互动内容都被符号化,在刺激——解释——反应的路径中,符号的意义经历了生产、解读、升级三个发展阶段;其次,玩家在互动中获得治愈感和扮演“家长”而产生的成就感,她们借棉花娃娃实现理想形象的塑造,并与其他玩家实现由虚拟网友到现实好友的关系质变;再次,玩家在互动中出现自我迷失、玩家间交往异化以及群体消费畸形等问题,快乐与焦虑共同组成玩家的互动感受;尤其值得注意的是,棉花娃娃玩家在互动中表现出这样一种倾向,即试图重塑已有的社群秩序,并将注意力更多地转移到对自我的关注上。玩家的实践也表明,她们并非被动地困在符号里,而是在符号互动过程中,成为具有独特性、主动性与能动性的个体。

关键词：棉花娃娃符号互动论趣缘社群互动行为自我实现

基于显著特征提取算法的移动机器人定位可靠性研究

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基于显著特征提取算法的移动机器人定位可靠性研究

作者：张怡博齐鲁工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着移动机器人行业市场需求的扩大,移动机器人的作业场景更加复杂多样。尤其是在动态场景下,由于环境变化及动态物体的存在,导致移动机器人的建图稳定性差,进而无法实现可靠的定位,致使移动机器人的大规模推广困难。因此,本文... 详细信息

近年来,随着移动机器人行业市场需求的扩大,移动机器人的作业场景更加复杂多样。尤其是在动态场景下,由于环境变化及动态物体的存在,导致移动机器人的建图稳定性差,进而无法实现可靠的定位,致使移动机器人的大规模推广困难。因此,本文以提高移动机器人的定位可靠性为目标,开展基于显著特征提取算法的机器人定位可靠性研究,具有一定的理论意义及实用价值。本文主要的研究内容如下:(1)根据室内移动机器人的实际应用情况搭建了移动机器人试验平台,为移动机器人的定位可靠性研究提供平台支撑,并确定了地图构建及定位的性能指标参数。该平台主要从移动机器人机械结构、软件系统及传感器选型三个方面进行构建,包括各坐标系的定义及其转换、里程计运动模型及激光雷达观测模型的建立等,能够满足移动机器人地图构建及定位可靠性的研究需求。(2)针对移动机器人在动态变化场景下生成的预构建地图与频繁变化的场景无法长期匹配的问题,提出了一种基于显著特征的图优化激光SLAM场景地图构建算法。该算法首先采用统计滤波的方法对激光点云进行预处理,然后基于种子区域生长的线段特征提取算法和基于曲率计算的角点提取算法,提取动态变化场景中具有较高信息量的显著特征,并对其进行权重标记,带有权重信息标记的地图能加强对动态场景中固有信息的匹配,有效对抗环境变化导致的信息丢失。试验结果表明特征提取精度≤±15mm,构建的地图平均距离误差≤25mm,满足移动机器人定位可靠性的研究需求。(3)针对变化环境或未知区域下移动机器人出现定位漂移、定位丢失、定位跳变等问题,提出一种基于AMCL与显著特征的移动机器人定位算法。该算法通过预构建的场景地图和显著特征标记进行加权调整权重,生成附加权重的似然域地图,赋予不变的固定区域低权重,赋予变化区域高权重,定位时采用激光帧与附加权重信息的似然域地图匹配的方式,得到总似然值最高的移动机器人最优位姿,进而实现移动机器人的可靠定位。试验结果表明,该定位算法在x、y方向的定位误差为±10mm,航向角误差为±0.5°,相较于传统AMCL算法在全局定位过程中粒子收敛效率提高64.4%,定位漂移及跳变现象降低40%,在未知区域的定位稳定性及多变场景下的定位可靠性有所提高,满足移动机器人在动态变化场景下的稳定定位需求。

关键词：移动机器人显著特征激光SLAM 线段特征提取定位可靠性