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不同浓度的NiS_(2)-FeS_(2)/碳纳米纤维对电极对量子点敏化太阳能电池光伏性能的影响

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复合材料学报 2023年第12期40卷 6681-6688页

作者：樊娆王森阳梁城洋曹颖耿仕通李玲河北大学物理科学与技术学院河北省光伏技术省部共建协同创新中心河北省光电信息材料重点实验室保定071002

为了弥补量子点敏化太阳能电池传统Cu2S对电极在液态多硫化物电解液中易腐蚀、不稳定的缺陷,表现出更高的对电极电催化活性。本文通过静电纺丝技术和简单的一步水热法成功制备了碳纳米纤维负载的双金属硫化物NiS_(2)-FeS_(2)(NiS_(2)-Fe... 详细信息

为了弥补量子点敏化太阳能电池传统Cu2S对电极在液态多硫化物电解液中易腐蚀、不稳定的缺陷,表现出更高的对电极电催化活性。本文通过静电纺丝技术和简单的一步水热法成功制备了碳纳米纤维负载的双金属硫化物NiS_(2)-FeS_(2)(NiS_(2)-FeS_(2)/CNFs)对电极,应用于量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)中表现出优异的电化学性能。同时,不同浓度的NiS_(2)-FeS_(2)复合材料在SEM下表现出很大的差异,负载到碳纳米纤维制备成对电极对电池性能也有很大的影响。因此,本文重点探究了水热法制备不同浓度的NiS_(2)-FeS_(2)/CNFs对电极对其组装的QDSSCs光电性能影响,以获得最佳对电极浓度。实验结果表明:当NiS_(2)-FeS_(2)/CNFs浓度配比为0.8时,电池光电转换效率(PCE)达到最大值为8.05%。

关键词：量子点敏化太阳能电池双金属硫化物对电极浓度光电性能碳纳米纤维

不同浓度的NiS-FeS/CNFs对电极对量子点敏化太阳能电池光伏性能的影响

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复合材料学报 2023年

作者：樊娆王森阳梁成洋曹颖耿仕通李玲河北大学物理科学与技术学院河北省光伏技术省部共建协同创新中心河北省光电信息材料重点实验室

为了弥补量子点敏化太阳能电池传统Cu2S对电极在液态多硫化物电解液中易腐蚀、不稳定的缺陷，表现出更高的对电极电催化活性。本文通过静电纺丝技术和简单的一步水热法成功制备了碳纳米纤维负载的双金属硫化物NiS2-FeS2(NiS2-FeS2/CNFs... 详细信息

为了弥补量子点敏化太阳能电池传统Cu2S对电极在液态多硫化物电解液中易腐蚀、不稳定的缺陷，表现出更高的对电极电催化活性。本文通过静电纺丝技术和简单的一步水热法成功制备了碳纳米纤维负载的双金属硫化物NiS2-FeS2(NiS2-FeS2/CNFs)对电极，应用于量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)中表现出优异的电化学性能。同时，不同浓度的NiS2-FeS2复合材料在扫描电镜(SEM)下表现出很大的差异，负载到碳纳米纤维制备成对电极对电池性能也有很大的影响。所以，本文重点探究了水热法制备不同浓度的NiS2-FeS2/CNFs对电极对其组装的QDSSCs光电性能影响，以获得最佳对电极浓度。实验结果表明当NiS2-FeS2/CNFs 浓度配比为0.8时，电池光电转换效率(PCE)达到最大值为8.05%。

关键词：量子点敏化太阳能电池双金属硫化物对电极浓度光电性能碳纳米纤维

小儿喘息样支气管炎应用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗效果

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中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2023年第7期 0084-0088页

作者：王森阳浙江省长兴县妇幼保健院浙江长兴313100

分析小儿喘息样支气管炎的临床治疗中,采用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗效果。方法以100例患儿为研究对象,分为两组,对照组患儿实施临床常规治疗方案,观察组在常规治疗方案基础上,采用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗。结果观... 详细信息

分析小儿喘息样支气管炎的临床治疗中,采用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗效果。方法以100例患儿为研究对象,分为两组,对照组患儿实施临床常规治疗方案,观察组在常规治疗方案基础上,采用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗。结果观察组患儿的治疗效果较高,各个临床指标较优P0.05。结论小儿喘息样支气管炎的临床治疗中,采用布地奈德联合沙丁胺醇雾化吸入治疗,可提升治疗效果,加速患儿的恢复。

关键词：布地奈德沙丁胺醇雾化吸入小儿喘息样支气管炎治疗效果

NiO光电阴极膜厚对量子点敏化太阳能电池性能的影响

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河北大学学报:自然科学版 2023年第5期43卷 492-499页

作者：王森阳张兆有孙杰梁城洋曹颖耿仕通李玲河北大学物理科学与技术学院河北省光伏技术省部共建协同创新中心河北省光电信息材料重点实验室河北保定071002

为探究量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)中光阳极薄膜材料的最佳制备条件,通过一步高温水热法合成p型NiO纳米颗粒,并采用超声法将其制备成NiO浆料,丝网印刷在导电玻璃上以形成NiO薄膜.NiO薄膜可作为量子点敏化太阳能电池的光电阴极,结合Cu2... 详细信息

为探究量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)中光阳极薄膜材料的最佳制备条件,通过一步高温水热法合成p型NiO纳米颗粒,并采用超声法将其制备成NiO浆料,丝网印刷在导电玻璃上以形成NiO薄膜.NiO薄膜可作为量子点敏化太阳能电池的光电阴极,结合Cu2S对电极和多硫化物电解质组装成太阳能电池.通过对不同膜厚NiO光电阴极薄膜的研究及反复测试,结果表明:当NiO薄膜材料膜厚为21μm时该电池存在最高的光电转换效率.

关键词：量子点敏化太阳能电池 NiO薄膜材料膜厚光电转化效率

HL-2M装置内部输运垒湍流输运的GTC模拟研究

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核技术 2024年第5期47卷 14-20页

作者：肖政耀李新霞王森南华大学核科学技术学院衡阳421001 南华大学核物理研究所衡阳421001

HL-2M托卡马克是我国新一代磁约束聚变等离子体装置,目前已经实现了等离子体电流1 MA的高参数运行模式。本文采用回旋动理学GTC(Gyrokinetic Toroidal Code)程序,研究了具有双输运垒结构的先进运行模式下该装置内部输运垒(Internal Tran... 详细信息

HL-2M托卡马克是我国新一代磁约束聚变等离子体装置,目前已经实现了等离子体电流1 MA的高参数运行模式。本文采用回旋动理学GTC(Gyrokinetic Toroidal Code)程序,研究了具有双输运垒结构的先进运行模式下该装置内部输运垒(Internal Transport Barrier,ITB)的湍流输运。研究结果表明:ITB湍流输运呈现两次连续饱和过程,计算获得的平均离子热扩散系数约为首次饱和水平的两倍。对湍流发展的极向谱和线性色散关系的研究表明,第一次饱和湍流输运由波长kθρi~2.15的短波模式主导,而第二次饱和以kθρi~0.49的长波模式主导;同时,体系湍流的能量由短波模式反向级联到长波模式,湍流饱和阶段径向热扩散系数在输运垒位置处呈现“M”形分布。考虑等离子体带状流结构,数值模拟结果表明:该运行模式下带状流对湍流输运饱和水平没有明显的影响。此外,输运垒等离子体温度和密度梯度最大处对应的湍流饱和期的径向离子热扩散系数最低,极大地增强了对等离子体的约束。

关键词：托卡马克 HL-2M装置 GTC湍流模拟微观不稳定性

LiDar点云指导下特征分布趋同与语义关联的3D目标检测

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电子学报 2024年第5期52卷 1700-1715页

作者：郑锦蒋博韬彭微王森北京航空航天大学计算机学院北京100191 虚拟现实技术与系统全国重点实验室北京100191

针对现有基于伪点云的3D目标检测算法精度远低于基于真实激光雷达(Light Detection and ranging,LiDar)点云的3D目标检测,本文研究伪点云重构,并提出适合伪点云的3D目标检测网络.考虑到由图像深度转换得到的伪点云稠密且随深度增大逐渐... 详细信息

针对现有基于伪点云的3D目标检测算法精度远低于基于真实激光雷达(Light Detection and ranging,LiDar)点云的3D目标检测,本文研究伪点云重构,并提出适合伪点云的3D目标检测网络.考虑到由图像深度转换得到的伪点云稠密且随深度增大逐渐稀疏,本文提出深度相关伪点云稀疏化方法,在减少后续计算量的同时保留中远距离更多的有效伪点云,实现伪点云重构.本文提出LiDar点云指导下特征分布趋同与语义关联的3D目标检测网络,在网络训练时引入LiDar点云分支来指导伪点云目标特征的生成,使生成的伪点云特征分布趋同于LiDar点云特征分布,从而降低数据源不一致造成的检测性能损失;针对RPN(Region Proposal Network)网络获取的3D候选框内的伪点云间语义关联不足的问题,设计注意力感知模块,在伪点云特征表示中通过注意力机制嵌入点间的语义关联关系,提升3D目标检测精度.在KITTI 3D目标检测数据集上的实验结果表明:现有的3D目标检测网络采用重构后的伪点云,检测精度提升了2.61%;提出的特征分布趋同与语义关联的3D目标检测网络,将基于伪点云的3D目标检测精度再提升0.57%,相比其他优秀的3D目标检测方法在检测精度上也有提升.

关键词： 3D目标检测伪点云语义关联分布趋同注意力感知

高质量发展背景下中小企业科技创新政策研究——以山东省政策环境为典型的内容分析整合模式分析

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科学学与科学技术管理 2024年

作者：迟考勋王森强李希义山东理工大学管理学院中国科学技术发展战略研究院

科技创新引领高质量发展，中小企业是科技创新的重要主体，但却往往面对较多创新约束，其创新活力激发有赖于构建并持续优化中小企业科技创新政策体系。以山东省政策环境为典型，创新性地采用内容分析整合模式的研究设计，选取2013年～2... 详细信息

科技创新引领高质量发展，中小企业是科技创新的重要主体，但却往往面对较多创新约束，其创新活力激发有赖于构建并持续优化中小企业科技创新政策体系。以山东省政策环境为典型，创新性地采用内容分析整合模式的研究设计，选取2013年～2022年间70份中小企业科技创新政策作为文本编码样本，以及151家中小企业作为问卷调查分析样本，围绕政策工具、政策环境与政策客体构建三维框架开展政策分析。研究发现：山东省中小企业科技创新政策多是环境型与供给型政策，需求型政策较为缺失，政策覆盖面普遍较广，未享受到政策支持的原因以“不了解”和“门槛高”为主；人才与资金是制约山东省中小企业开展科技创新活动的最主要因素，目前相关政策虽多但实施效果却不理想。依据上述结论构建了山东省中小企业科技创新政策画像，并提出了政策优化建议。

关键词：中小企业科技创新政策山东省内容分析整合模式

基于集成学习的K铁塔公司固定资产运营风险预警研究

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基于集成学习的K铁塔公司固定资产运营风险预警研究

作者：王森山东财经大学

学位级别：硕士

近年来,国务院国资委高度重视国有企业财务管理,陆续出台了一系列政策举措,推动企业数字化转型。2022年国资委发布的《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》（以下简称《意见》）提出,现阶段部分国有企业财务管理手段... 详细信息

近年来,国务院国资委高度重视国有企业财务管理,陆续出台了一系列政策举措,推动企业数字化转型。2022年国资委发布的《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》（以下简称《意见》）提出,现阶段部分国有企业财务管理手段落后于技术进步,要以数字技术与财务管理深度融合为抓手,发挥财务管理“支撑战略、支持决策、服务业务、创造价值、防控风险”的作用,进一步提升财务管理水平,加快构建世界一流财务管理体系,实现高质量发展。中国铁塔股份有限公司（以下简称“中国铁塔”）是国资委在全面落实“网络强国”战略下,于2014年成立的大型中央企业,主营业务是通信基站的建设与运营,是典型的“重资产”运营企业。公司目前尚未形成财务、业务、信息技术三位一体高度融合的财务管理体系,在提升固定资产运营效率和防范化解运营风险方面尚有不足。主要表现为:IT系统集成化程度不高;背靠庞大的资产规模和海量的数据信息,针对性的分析和应用不足;无法在投资项目立项、日常运营维护和资产损失预警等方面为管理层提供足够的决策支撑。本文以K地市铁塔分公司为研究对象,选取了2066处通信基站在2018-2022年的相关数据为观测样本,聚焦因站址拆除导致的固定资产损失风险并构建指标体系,分别采用Random Forest随机森林和XGBoost两种集成学习算法构建固定资产运营风险预警模型。通过对比测试,发现基于XGBoost算法的模型预测效果更好,总体准确率95%,召回率84%,精准率77%。通过将248处通信基站的样本外数据代入测试,发现模型总体准确率达92%,召回率达82%,精准率68%,证明该模型的泛化能力较强,具有实际应用价值。本研究将集成学习等前沿数据科学引入通信基础设施运营管理领域,提出一种适用于中国铁塔的固定资产运营风险预警方法,有助于中国铁塔后续针对投资项目决策、维系支出优化等场景的专题应用开发,进一步完善其财务数智体系。同时,对类似重资产运营管理企业的财务智能化应用开发提供借鉴思路。

关键词：固定资产管理风险预警集成学习 XGBoost

面向无人机的移动边缘计算任务卸载和路径优化研究

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面向无人机的移动边缘计算任务卸载和路径优化研究

作者：王森西安工业大学

学位级别：硕士

现有的战术侦察机器人利用云计算技术在战场中通信,但云计算中心通常离作战前线较远,通信链路较长,进而导致任务执行传输时延过长问题等。移动边缘计算技术(Mobile Edge Computing,MEC)提供了一种解决方式。MEC中边缘服务器可以为侦察... 详细信息

现有的战术侦察机器人利用云计算技术在战场中通信,但云计算中心通常离作战前线较远,通信链路较长,进而导致任务执行传输时延过长问题等。移动边缘计算技术(Mobile Edge Computing,MEC)提供了一种解决方式。MEC中边缘服务器可以为侦察机器人等提供计算卸载服务,以此降低了机器人的计算传输时延和机载能耗。此外,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有机动性高与灵活性强等优点,所以本文利用无人机搭载边缘服务器的方式代替传统基站,为侦察机器人等用户提供计算服务。战场环境瞬息万变,当存在大量用户设备竞争有限资源时,需要设计合理的任务卸载和路径优化策略以提升MEC系统的性能。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)具有较强的环境决策能力及策略控制能力,所以采用DRL方法解决无人机辅助的移动边缘计算中任务卸载策略和路径优化问题。因此,本文主要工作如下:(1)单无人机对多终端用户场景下任务卸载和路径优化策略研究。本文考虑了终端用户的移动性且存在障碍物的场景,构建了单无人机辅助的移动边缘计算系统模型。为了使UAV达到最佳路径的同时最大化用户覆盖率,本文联合优化系统总能耗、系统总时延,以及无人机轨迹,将非凸目标优化问题构建为马尔可夫决策过程问题。同时为解决原始深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法随机取样的问题,提出了一种加入优先经验回放及二叉树存储经验结构的PER-DDPG的算法。仿真实验表明,本文所提方法与DDPG算法、Advantage Actor-Critic算法、Actor-Critic算法比较,算法收敛更快,在UAV避开障碍物的同时终端用户覆盖率分别提高了9%、16%和17%。(2)多无人机对多终端用户场景下任务卸载和路径优化策略研究。本文引入多无人机模式以解决单无人机模式下计算存储有限、面对干扰或障碍可能导致决策失败的情景。为了解决多无人机边缘服务器之间负载均衡、任务执行的时延最小化以及最大化边缘服务器的利用率问题。本文以系统计算效能和无人机轨迹作为优化目标,构建了多无人机辅助的移动边缘计算系统模型,提出了基于K近邻分类算法的多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,KNN-MADDPG)算法。其采用协同探索方法来提高每个用户的学习效率,以及采用K近邻分类算法对动作进行处理,提升算法的训练效率。仿真结果表明,本文提出的方法与Advantage Actor-Critic算法和MADDPG算法比较,在最大化系统计算效能的优化问题上,分别提高了5.3倍和3.1倍,可以有效利用本地端和MEC服务器端的算力,能合理规划任务决策和无人机轨迹,降低系统能耗。

关键词：无人机移动边缘计算任务卸载路径优化深度强化学习