检索结果-南通市图书馆

应力梯度和温度对GH4169高温合金力学性能的影响

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

钢铁钒钛 2024年第2期45卷 171-175,204页

作者：郭续龙成都先进金属材料产业技术研究院股份有限公司四川成都610303 海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室辽宁鞍山114009

通过对某种特殊冶炼工艺得到的GH4169合金,在550、650、750℃不同温度梯度以及590、690、790 MPa不同应力水平下进行试验,获得了该合金的高温力学性能,对冶炼工艺的优化提供了指导。结果表明,高温拉伸试验中,随着温度的提高,拉伸件的抗... 详细信息

通过对某种特殊冶炼工艺得到的GH4169合金,在550、650、750℃不同温度梯度以及590、690、790 MPa不同应力水平下进行试验,获得了该合金的高温力学性能,对冶炼工艺的优化提供了指导。结果表明,高温拉伸试验中,随着温度的提高,拉伸件的抗拉强度显著降低,延伸率和断面收缩率都有一个小幅度的提高,δ相的析出数量和分布无明显变化,碳化物析出相减少。高温持久试验中,在相同温度下,随着应力增大,持久断裂的时间不断减小;当所受应力相同时,随着温度的增大,持久断裂的时间急剧减小,并给出了γ″相贫瘠的原因。

关键词： GH4169合金拉伸试验高温持久性力学性能析出相

维普期刊数据库

二维超声联合剪切波弹性成像在梨状肌综合征诊断中的应用价值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

二维超声联合剪切波弹性成像在梨状肌综合征诊断中的应用价值

作者：王思续吉林大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

记忆B细胞在2型炎性疾病中的作用研究进展

中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 2024年第5期59卷 505-509页

作者：郑瀚续珊陈始明武汉大学人民医院耳鼻咽喉头颈外科武汉430060

2型炎性疾病是2型免疫细胞及2型炎性因子介导的一类炎性疾病,涉及呼吸、消化、皮肤等多个系统,其发病率高,临床治疗手段有限。记忆B细胞是维持机体免疫记忆的主要细胞,在提呈抗原、分泌细胞因子、产生抗体等免疫应答过程中发挥重要作用... 详细信息

2型炎性疾病是2型免疫细胞及2型炎性因子介导的一类炎性疾病,涉及呼吸、消化、皮肤等多个系统,其发病率高,临床治疗手段有限。记忆B细胞是维持机体免疫记忆的主要细胞,在提呈抗原、分泌细胞因子、产生抗体等免疫应答过程中发挥重要作用,通过多种途径介导炎性反应的发生。本文对记忆B细胞在2型炎性反应过程中的作用及相关机制进行总结,期望能为进一步认识2型炎性疾病及开发新的治疗策略提供帮助。

关键词：炎性疾病免疫应答过程炎性因子治疗策略免疫细胞炎性反应提呈抗原临床治疗

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

RNA结合蛋白的组学解析与功能探索

化学学报 2024年第1期82卷 53-61页

作者：曾如馨陈鹏北京大学化学与分子工程学院化学生物学系、北京大学合成与功能生物分子中心北京100871

转录后调控在生理过程中占据十分重要的地位,其分子机制包含大量的核糖核酸(RNA)与蛋白质之间的相互作用.在RNA的整个生命周期中,RNA结合蛋白(RBPs)是相当关键的参与者和执行者,影响了细胞生理过程的运行及机体稳态的维持.研究RNA结合... 详细信息

转录后调控在生理过程中占据十分重要的地位,其分子机制包含大量的核糖核酸(RNA)与蛋白质之间的相互作用.在RNA的整个生命周期中,RNA结合蛋白(RBPs)是相当关键的参与者和执行者,影响了细胞生理过程的运行及机体稳态的维持.研究RNA结合蛋白质组,可以为发掘生物标志物、寻找疾病治疗的靶标提供重要信息.近年来,捕捉RBPs的手段推陈出新,从只能富集特定RNA的结合蛋白发展至可以实现全局性的RBPs鉴定,并对RBP的性质如空间分布、翻译后修饰所产生的影响进行了探索.聚焦于RBPs的组学解析手段以及功能蛋白质组探索,介绍现有的技术,总结技术特点并分析其所存在的问题,最后展望RBP组学研究技术改进的方向和应用前景.

关键词：核糖核酸(RNA)结合蛋白 RNA结合蛋白质组相分离空间分布翻译后修饰

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

AI助力打造科学研究新范式

中国科学院院刊 2024年第1期39卷 10-16页

作者：鄂维南北京大学北京100871 北京科学智能研究院北京100084

科学研究的目的是发现基本原理和解决实际问题。尽管人类在发现基本原理和解决实际问题上已经取得了巨大成就,但有效工具和有效科研组织模式的缺乏仍然是制约科研效率的主要瓶颈。人工智能(AI)的迅速发展为改变这种状况提供了新的可能... 详细信息

科学研究的目的是发现基本原理和解决实际问题。尽管人类在发现基本原理和解决实际问题上已经取得了巨大成就,但有效工具和有效科研组织模式的缺乏仍然是制约科研效率的主要瓶颈。人工智能(AI)的迅速发展为改变这种状况提供了新的可能。近年来,深度学习方法在科学研究领域大放异彩,不仅助力解决了一些核心科学问题,扩展了科学方法,也开始带动科学研究从传统的“作坊模式”转向“平台模式”。目前,我国已在人工智能驱动的科学(AI for Science)领域打下良好基础,应把握机遇,争取引领科技创新,为人类的科技发展作出贡献。

关键词：人工智能驱动的科学研究科学计算安卓模式

维普期刊数据库博看期刊

MoS2/ZnO异质结的制备及其光电性能的研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

MoS2/ZnO异质结的制备及其光电性能的研究

作者：尚续衡河南工业大学

学位级别：硕士

煤基碳量子点修饰钴基复合材料的制备及其光催化析氢性能的研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

煤基碳量子点修饰钴基复合材料的制备及其光催化析氢性能的研究

作者：续士勇北方民族大学

学位级别：硕士

为解决能源危机和环境问题,发展清洁的可再生能源已成为研究热点。太阳能是最丰富的可再生能源之一。光催化制氢可以利用太阳能,在催化剂的参与下通过可见光的照射实现分解水制氢。氢气具有高能量密度,燃烧零排放,已成为公认的清洁能源... 详细信息

为解决能源危机和环境问题,发展清洁的可再生能源已成为研究热点。太阳能是最丰富的可再生能源之一。光催化制氢可以利用太阳能,在催化剂的参与下通过可见光的照射实现分解水制氢。氢气具有高能量密度,燃烧零排放,已成为公认的清洁能源。但是目前大多的半导体光催化剂出现光吸收能力弱、光生载流子的分离效率低、表面活性位点的数量不足等问题,不能够实现高效析氢。本研究通过对半导体光催化剂进行形貌调控,构建异质结,引入助催化剂来提高半导体光催化性能,实现高效光催化分解水制氢。主要工作内容如下:(1)利用超声辅助过氧化氢将廉价的煤炭转化为高价值的煤基碳量子点(CQDs)。将其用于协助CoMoO4(CM)与g-C3N4(CN)光催化分解水析氢。结果表明,新型复合光催化剂CMCN-11/8%SCQDs具有较高的析氢活性,在pH为9时,最高析氢速率达到4916.63 μmol·g-1·h-1。在波长420 nm下,表观量子产率(AQE)为1.78%。CM的导带和价带位置分别为-1.03 eV和1.65 eV,CN的导带和价带位置分别为-0.83 eV和1.72 eV,由此推测CM与CN之间形成了 S型异质结。深入探讨了含硫煤基碳量子点(SCQDs)在改善光催化析氢中的作用,证明了 SCQDs与CM和CN的协同作用可以提高析氢活性。SCQDs具有良好的电子传输能力,是电子传输的桥梁,既能当作存储电子的受体,也能当做提供电子的供体,可有效地阻碍电子-空穴对的快速复合,提高电子-空穴对的分离效率。本研究为SCQDs用于光催化分解水析氢提供了关键信息,为合理设计高效廉价的光催化剂开辟了新途径。(2)采用高硫煤为碳源,尿素为氮源,用水热法一步成功制备氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)。通过在片状钴基金属-有机框架(Co-MOF)表面和g-C3N4(CN)表面原位生长氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)纳米颗粒,成功合成了一种用于光催化分解水析氢的新型复合光催化剂。对所得催化剂进行了系统的结构及性质分析,NSCQDs有效地拓宽了 Co-MOF和CN在可见光区域。新型复合光催化剂具有较高的产氢活性,pH=9时,产氢速率达到6254 μmol·g-1·h-1。同时,NSCQDs协同Co-MOF/CN复合材料具有良好的稳定性。在经过4次循环产氢后,其产氢性能仍能维持在相对稳定的水平。瞬态光电流响应和奈奎斯特图实验结果进一步证明了复合催化剂中载流子分离效率的提高。通过莫特-肖特基测试确定了单相催化剂的半导体类型(n型半导体),并分析了其能带结构。CN的导价带位置分别为-0.99 eV和1.72 eV,Co-MOF的导价带位置分别为-1.85 eV和1.33 eV。由此推测出该体系的光催化反应机理,即CN与Co-MOF之间形成了 Z型异质结,NSCQDs作为助催化剂。有效增强了复合催化剂的光催化析氢活性。(3)采用氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)用于协助金属磷化物(Co-P和Fe-P)光催化分解水析氢。对合成的催化剂进行了系统的结构及性质分析,研究了其光催化析氢活性与稳定性,对光催化机理进行了分析。结果表明,新型复合光催化剂具有较高的析氢活性,在pH为10时,最高析氢速率达到28.41 mmol·g-1·h-1。在波长520 nm下,AQE为4.93%,光-氢(STH)转化效率达到0.46%。瞬态光电流响应和奈奎斯特图实验结果进一步证明了复合催化剂中载流子分离效率的提高。通过莫特-肖特基测试确定了单相催化剂的半导体类型(n型半导体),并分析了其能带结构。Co-P的导带和价带位置分别为-0.44 eV和1.31 eV,Fe-P的导带和价带位置分别为-0.51 eV和1.17 eV。由此推测出该体系的光催化反应机理,即Co-P与Fe-P之间形成了 S型异质结,NSCQDs作为助催化剂,实现高效光催化析氢。

关键词：煤基碳量子点钴基复合材料异质结光催化析氢

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向异构数据的联邦聚合算法研究

面向异构数据的联邦聚合算法研究

作者：孟续涛长春工业大学

学位级别：硕士

联邦学习作为一种具有隐私保护机制的分布式机器学习范式,它可以在不泄露原始数据的情况下实现多方协作计算。然而,客户端之间的私有数据集通常是非独立同分布的,存在数据异构性。异构环境中联邦学习的局部训练目标与全局训练目标会产... 详细信息

联邦学习作为一种具有隐私保护机制的分布式机器学习范式,它可以在不泄露原始数据的情况下实现多方协作计算。然而,客户端之间的私有数据集通常是非独立同分布的,存在数据异构性。异构环境中联邦学习的局部训练目标与全局训练目标会产生偏差,导致联邦学习的收敛速度减缓,模型性能下降。优化异构环境中联邦学习的收敛方向,提高全局模型的预测性能是现阶段联邦学习发展的主要目标之一。针对异构联邦学习任务,本文将联邦学习中的客户端选择问题建模为马尔可夫决策过程,并提出了一种新的基于深度强化学习的客户端选择策略Fed RLCS。本文引入top-p采样策略替代传统的贪婪策略,并重新设计了状态-动作空间,确保客户端选择策略的有效性。在每一轮迭代中,该策略使服务器能够从非独立同分布的数据集中选择最优的客户端子集来参与联邦学习训练,从而加速模型收敛,并在更少的通信轮次内达到目标精度。此外,考虑到资源受限条件下的客户端需求,本文优化了整个联邦学习流程,以最小化客户端的通信和计算成本。本文还构建了多样的异构联邦环境,并通过大量实验验证了Fed RLCS算法在处理联邦学习数据异构性问题上的卓越性能。此外,图神经网络的快速发展和对数据隐私的需求推动了图联邦学习的进一步发展。与传统联邦学习不同,图联邦学习领域中的异构环境构成因素还包括图拓扑结构的异构性。目前的异构联邦学习优化方法并不能很好地解决图联邦学习中的挑战。因此,如何针对图结构数据的特殊性进行算法优化,成为解决异构环境下图联邦学习问题的紧迫任务。针对异构图联邦学习任务,本文分别分析了数据异构性和图拓扑结构异构性问题,提出了一种图联邦学习优化算法Fed SGProx。为了解决数据异构性问题,我们引入了两个关键的约束项,即长期约束项和短期约束项。这两个项可以引导全局模型以无偏的方向和加速的速度收敛。为了解决孤立节点问题,我们设计了一种新的子图采样策略。该策略确保以低概率对孤立节点进行采样,从而减轻它们对局部模型的不利影响。实验结果表明,Fed SGProx方法可以提高异构图联邦学习环境中全局模型的准确率,同时消融实验也证明了所提出的两个组件的有效性。本文对异构环境中的联邦学习任务和图联邦学习任务分别给出了解决方案。在保证数据隐私安全的基本条件下,通过分析模型发散的原因并设计相应的优化算法以提高联邦学习的性能,最小化客户端的通讯成本和计算代价。本文还指出了未来需要优化的方向,以促进对异构环境中联邦学习更深入的探索。

关键词：联邦学习数据异构性深度强化学习客户端选择图神经网络

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

脑机接口中运动想象脑电信号分类识别研究

脑机接口中运动想象脑电信号分类识别研究

作者：续耕有西安工业大学

学位级别：硕士

脑机接口作为一种先进的人机交互技术,致力于恢复、补充或改善人体的功能,在医学康复领域发挥着重要的作用,同时为更广泛的人机交互提供了新的发展前景。基于运动想象的脑机接口技术通过捕捉大脑中运动意图的脑电信号,实现以思维控制外... 详细信息

脑机接口作为一种先进的人机交互技术,致力于恢复、补充或改善人体的功能,在医学康复领域发挥着重要的作用,同时为更广泛的人机交互提供了新的发展前景。基于运动想象的脑机接口技术通过捕捉大脑中运动意图的脑电信号,实现以思维控制外部设备的目标,为运动功能障碍患者进行主动康复训练提供了可能。然而,由于脑电信号的非平稳和低信噪比等特点,高效的分类识别一直是脑机接口领域面临的挑战之一。本文深入研究运动想象脑电信号的分类识别问题,综合传统方法和深度学习技术,为分类识别研究提供了新的思路。本文主要研究内容如下:(1)针对脑电信号中的个体特异性问题,本文通过时频参数优化和时频段扩增两种方式来处理。首先对原始脑电信号数据进行预处理,利用皮尔逊相关系数筛选与运动想象任务强相关的通道。然后利用两种方式:一种是利用遗传算法优化受试者的时间和频带;另一种是使用滑动时间窗和频带选择的方式扩增数据。最后使用共空间模式和时域参数的方法提取相应特征,通过分类器完成对脑电信号数据的分类。实验结果准确率分别达到85.33%和91.56%,相比固定时频段提高了9.05%和15.28%,证明了两种方式提高了对运动想象脑电信号的分类识别。(2)针对单一域特征识别精度低、传统模型分类效果差的问题,本文提出了一种多输入的时频空域混合卷积神经网络的运动想象脑电信号分类识别算法。该网络模型的输入数据分为三种类型:经预处理和滑动时间窗得到的时域信号矩阵;经连续小波变换得到的时频矩阵;经共空间模式投影到的空间信息矩阵。三种类型数据构成了时-频-空域特征信息,模型中三分支并行训练得到输出结果。提出的模型在脑机接口公开数据集中的平均准确率达到94.81%,经消融实验和对比实验证明了所提出模型的有效性。(3)为了进一步探究深度学习对运动想象脑电信号的分类识别研究,本文提出了一种基于金豺算法优化双向长短时记忆网络的集成分类模型。该模型分为双向长短时记忆网络模型构建和集成学习两部分:利用金豺算法优化超参数组合以实现网络模型构建;采集集成策略综合多个基学习器,在迭代训练中调整权重。在脑机接口公开数据集中,该方法的平均分类准确率达到88.46%,证明了该方法能够有效解码运动想象脑电信号。与其他方法的对比结果进一步证明了模型分类识别的有效性。综上,本文所提出的方法均在公开数据集上进行了实验验证,在个体特异性、多域信息、集成分类三个方面进行了研究,为运动想象脑电信号分类识别提供了新方案。

关键词：脑机接口运动想象个体特异性多域信息深度学习