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揭示锂硫电池中16电子硫还原反应网络

科学通报 2024年第13期69卷 1663-1665页

作者：赵硕卿郭少军北京大学材料科学与工程学院北京100871

锂硫电池因其高理论比容量(1672 mAh g^(−1))和能量密度(2600 Wh kg^(−1))、低成本且环保等特性,被认为是最具有应用潜力的电化学能源存储装置之一[1,2].基于锂多硫化物的硫还原反应(sulfur reduction reaction,SRR)网络涉及复杂的从S8... 详细信息

锂硫电池因其高理论比容量(1672 mAh g^(−1))和能量密度(2600 Wh kg^(−1))、低成本且环保等特性,被认为是最具有应用潜力的电化学能源存储装置之一[1,2].基于锂多硫化物的硫还原反应(sulfur reduction reaction,SRR)网络涉及复杂的从S8分子到Li2S的16电子多步转化过程,并伴随着可溶性锂多硫化物中间体(lithium polysulfide intermediates,LiPS)的生成和溶解.其中高阶多硫化物向不可溶Li2S2/Li2S的转化最为困难,产生的LiPS在电解液中大量累积并在正/负极之间穿梭,导致硫活性材料的不可逆损失和容量迅速衰减[3].

关键词：锂硫电池不可逆损失活性材料理论比容量多硫化物存储装置能量密度

玉米淀粉新型提取工艺优化及提取物性质的研究

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玉米淀粉新型提取工艺优化及提取物性质的研究

作者：刘泽亿吉林大学

学位级别：硕士

玉米淀粉作为玉米加工的主要产品,被广泛应用于食品药品制造等行业。湿法加工是从玉米中提取玉米淀粉的主要方式。然而目前主流的玉米淀粉的提取工艺不仅使用到二氧化硫等有害物质,还伴随着设备腐蚀、环境污染、淀粉提取率低等缺点。本... 详细信息

玉米淀粉作为玉米加工的主要产品,被广泛应用于食品药品制造等行业。湿法加工是从玉米中提取玉米淀粉的主要方式。然而目前主流的玉米淀粉的提取工艺不仅使用到二氧化硫等有害物质,还伴随着设备腐蚀、环境污染、淀粉提取率低等缺点。本论文利用乳酸对传统玉米淀粉提取工艺进行改良,建立了一种玉米淀粉新型提取工艺。通过对浸泡液成分随时间变化的分析以及单因素、响应面实验,得到了新工艺的最佳条件。新工艺不仅缩短了浸泡时间,避免了二氧化硫的使用,还提高了淀粉得率。以条件优化后的新工艺作为基础,比较了通过新工艺、传统工艺及购买方式得到的玉米淀粉的性质差异,进一步证明了新工艺的优越性。以新工艺得到的玉米淀粉为原料,利用不同种多酚与玉米淀粉复合形成淀粉-多酚复合物,从而对淀粉进行改性。通过解析多酚与淀粉的相互作用机制,改善了淀粉的功能性质,为多酚在淀粉基食品中的应用提供理论指导。最后以工艺的副产物玉米黄粉为原料,通过超声、加热两种提取方法得到了玉米醇溶蛋白(Zein)。通过对两种提取方法得到的玉米醇溶蛋白进行性质测定、分析并比较,对超声及加热在提取中的效果做出评价。上述研究内容旨在对玉米淀粉提取工艺优化和相关提取物的利用进行研究,为后续利用浸泡液中功能性发酵微生物代替乳酸发挥作用、减少生产成本提供理论依据。本论文的主要研究结果如下:(1)研究了新型玉米淀粉的提取工艺。结果表明,利用乳酸、蛋白酶、L-半胱氨酸代替了二氧化硫的使用,建立了环境友好的新型玉米淀粉提取工艺,即两步浸泡提取法,分别对第一步乳酸溶液浓度、第二步蛋白酶添加量、第二步L-半胱氨酸添加量、第二步浸泡时间进行单因素实验。在单因素基础上选用三因素三水平的响应面优化试验得出最优参数为:乳酸溶液浓度0.45%、蛋白酶添加量478.12 U/g玉米、L-半胱氨酸添加量0.45 g、第一步浸泡时间30 h、第二步浸泡时间4 h,此条件下淀粉提取率为65.18%,比传统方法高10.45%。提取时间从原来的48-72 h缩短至34 h。(2)研究了提取工艺对玉米淀粉性质的影响。将两步浸泡提取法(PLCS)、传统方法(TCS)得到的玉米淀粉、以及商品玉米淀粉(CCS)的结构和理化性质进行了对比。结果表明,三种淀粉的组成成分相似,淀粉含量都大于88%,蛋白质、脂肪、灰分含量都小于1%,并且白度值大于96%,说明提取得到的淀粉性质稳定。三种淀粉的傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、X-射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)结果表明三种淀粉分子结构、微观结构相同且均为A型结晶。PLCS的抗性淀粉(RS)含量最高(26.41%),平均粒径最大(15.74μm),比表面积和透光率最小,而TCS的糊化焓(ΔH)、溶解度、膨胀力最大。从整体上看,三种淀粉性质基本相同,直链淀粉含量使其性质产生微小差异。(3)研究了多酚对玉米淀粉的性质的影响。以两步浸泡提取法得到的玉米淀粉及原花青素(PAS)、单宁酸(TA)、槲皮素(QC)作为原料,通过糊化处理、乙醇沉淀后冻干制备玉米淀粉-多酚复合物。结果表明,槲皮素与玉米淀粉结合程度最大(络合指数为61.15%)。对复合物特征峰的FT-IR分析可知多酚与玉米淀粉成功结合。粒径和SEM结果表明,复合物在尺寸上属于纳米颗粒,容易聚集,表面粗糙,在水中时分散均匀。XRD和DSC(差示扫描量热法)结果表明复合物中存在V-型结构,槲皮素-玉米淀粉复合物(CS-QC)中V-型结构较多,而原花青素-玉米淀粉复合物(CS-PAS)和单宁酸-玉米淀粉复合物(CS-TA)中非V-型结构较多,V-型结构较少。CS-QC的抗消化能力最强,其RS含量为35.24%,显著高于普通淀粉的23.32%。由细胞实验可知,复合物与Caco-2细胞具有良好的生物相容性,复合浓度为1000μg/m L时细胞存活率仍大于80%,证明了复合物应用于食品的可行性。(4)以玉米黄粉为原料,建立了两种(超声法、加热法)制备玉米醇溶蛋白的实验室加工方法。通过超声法、加热法成功提取了玉米醇溶蛋白,提取率分别为36.94%和31.56%。研究了提取工艺对玉米醇溶蛋白性质的影响,将超声法(U-Zein)、加热法(H-Zein)得到的玉米醇溶蛋白、以及商品玉米醇溶蛋白(CZein)的结构和理化性质进行了对比。结果表明,超声法的蛋白含量(85.38%)略高于加热法的蛋白含量(78.53%)。两种提取得到的玉米醇溶蛋白的亲水性氨基酸占比都低于商品玉米醇溶蛋白(54.17%),商品玉米醇溶蛋白的谷氨酸占比是三种玉米醇溶蛋白中最多的(27.38%)。根据荧光光谱和紫外光谱可知,三种玉米醇溶蛋白在278 nm处均有特征吸收峰,而荧光强度随着玉米醇溶蛋白浓度的升高而呈现出先升高后降低的趋势,当蛋白浓度为1 mg/m L时荧光强度最大。由FT-IR、圆

关键词：提取工艺玉米淀粉淀粉-多酚复合物玉米黄粉玉米醇溶蛋白

采用Karhunen-Loève分解计算堤坝沉降区间场

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水力发电学报 2024年第5期43卷 103-114页

作者：周婷介玉新张延亿清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室北京100084 清华大学水利部水圈科学重点实验室北京100084 清华大学水利水电工程系北京100084 中国水利水电科学研究院北京100044

大坝的建造以及运行过程中受多种内外部多因素耦合作用,其沉降分析是复杂、非线性问题,采用非概率区间方法构造大坝沉降区间有利于定量描述多源不确定信息,使计算更加吻合实际情况。本文将基于Karhunen-Loève分解的区间场有限元方法由... 详细信息

大坝的建造以及运行过程中受多种内外部多因素耦合作用,其沉降分析是复杂、非线性问题,采用非概率区间方法构造大坝沉降区间有利于定量描述多源不确定信息,使计算更加吻合实际情况。本文将基于Karhunen-Loève分解的区间场有限元方法由线弹性模型扩展至邓肯-张模型中,通过引入平方指数形式的空间依赖函数描述切线模量的空间变异性。采用以Legendre多项式为基函数的Galerkin方法计算模量变化区域的特征值与特征函数。在区间有限元的框架下,编写非线性区间本构模型Abaqus用户子程序UMAT,结合Python脚本计算大坝沉降针对于模量参数变化的响应区间,并与传统顶点集区间方法进行对比。工程实例分析表明,所提方法可以有效计算大坝沉降区间,所得到的沉降区间能涵盖顶点集区间,且有限元计算次数由指数级减少为多项式级。本文方法可以进一步扩展至大坝长期变形区间计算问题。

关键词：大坝沉降非确定性分析区间场有限元 Karhunen-Loève分解 Galerkin方法

面向边缘端侧的可重构卷积神经网络专用处理器结构研究

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面向边缘端侧的可重构卷积神经网络专用处理器结构研究

作者：陈億战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

在人工智能技术席卷全球的浪潮下,人工智能的井喷式发展推动了全球产业链的变革,成为了推动人类社会进入智能化时代的中坚力量,也是人们日常生活中不可或缺的一部分。在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)... 详细信息

在人工智能技术席卷全球的浪潮下,人工智能的井喷式发展推动了全球产业链的变革,成为了推动人类社会进入智能化时代的中坚力量,也是人们日常生活中不可或缺的一部分。在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)以其卓越的识别准确率被广泛应用于人脸识别,目标检测,自动驾驶等任务中,然而当前常用的CNN模型参数量和计算量庞大,且具有计算密集和存储密集的典型特征,在算力和功耗受限的边缘终端设备中部署CNN模型时难度大,计算性能低,难以满足实时性的需求。因此论文以设计一款可重构CNN专用处理器为目标,为边缘终端设备提供灵活、高效的计算,主要研究内容如下:首先,针对传统CNN加速器中采用固定PE阵列实现形式导致计算灵活性受限,无法同时高效重构以VGG-16为典型代表的单计算任务和以Inception结构为典型代表的多计算任务的问题,论文提出了一种高度灵活、动态可重构的CNN专用处理器架构。结合两级分布式存储方案和按通道处理的数据流模式,该架构能够有效降低片外访存的频率,并避免相邻PE间复杂的数据传播机制,提升了PE单元的利用率;提出的灵活高效的工作模式使得该架构能够有效重构计算VGG-16、MobileNet-V1等典型的单计算任务和Inception结构的多计算任务,满足了不同应用场景下的需求。其次,针对CNN算子的高效实现,并能保持较高的PE利用率,论文提出了一种灵活高效的本地访存机制和片外访存机制。通过将从本地缓存中读取的数据广播到PE单元中进行计算的方式,避免了PE阵列中复杂的数据互连传播机制,能够灵活实现任意规格的常规卷积、深度可分离卷积、池化和全连接运算。为了解决片外的串行访存所带来的性能损失问题,论文设计了专用的DMA硬件结构和权重乒乓缓存机制,以匹配可重构CNN专用处理器中私有存储器带宽与总线带宽,有效提升了硬件架构的总体计算性能。最后,论文结合指令多发射与乱序执行的技术,设计了CNN专用指令,并提出了一种指令并发的控制调度机制。基于论文提出的控制调度机制,CNN专用处理器能够隐藏PE阵列配置的时延开销,实现运算与访存的并发执行,在CNN专用处理器进行本轮计算的同时进行下一轮运算参数的预加载,能够有效解决了访存时延所导致的性能损失问题。论文提出的动态可重构CNN专用处理器包含256个PE运算单元和148 k B的片上私有存储器,基于55 nm TT Corner(25℃,1.2 V)的CMOS工艺下进行逻辑综合和布局布线,最高时钟频率能够达到309 MHz,逻辑综合等效门数为2701 KGE;基于Xilinx ZCU106 FPGA开发平台进行实现,在200 MHz的工作频率下,完成VGG-16,MobileNetV1和Goog LeNet网络模型的DSP效率分别为450 MOPs/DSP,425 MOPs/DSP和410MOPs/DSP,能效分别为44.2 GOPs/W、44.4 GOPs/W和38.0 GOPs/W。综上,论文提出的可重构CNN专用处理器能够在边缘智能应用场景下,满足资源和功耗受限的终端设备对CNN处理的能效和性能需求。

关键词：卷积神经网络硬件加速器动态可重构指令处理器并行计算

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2024年商用车市场发展趋势

专用汽车 2024年第2期 14-16页

作者：郭德卿贾术艳中汽数据有限公司天津300380

2023年,我国商用车市场呈现积极恢复的发展态势,各车型总体表现平稳,新能源和清洁能源车辆需求快速增长。2024年商用车市场在外部经济发展大环境下,将在政策引导和技术升级下迎来持续变革。为此,基于中汽数据流通数据,并结合经济及政策... 详细信息

2023年,我国商用车市场呈现积极恢复的发展态势,各车型总体表现平稳,新能源和清洁能源车辆需求快速增长。2024年商用车市场在外部经济发展大环境下,将在政策引导和技术升级下迎来持续变革。为此,基于中汽数据流通数据,并结合经济及政策作用下的市场表现,2024年商用车发展趋势和对各特定车型的影响进行分析和综合判断。

关键词：商用车量化分析产业政策新能源

高节竹笋头可溶性膳食纤维的提取与特性分析及在饮料中的应用

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高节竹笋头可溶性膳食纤维的提取与特性分析及在饮料中的应用

作者：吴鸿亿重庆三峡学院

学位级别：硕士

笋头等竹笋加工副产物富含膳食纤维,是一种高纤维、低脂和低能量原料,具有促进肠道蠕动,降低血糖、血脂等多种生理功能,有益于人体健康,但常被当作废弃物丢弃或少量用作饲料,易造成资源浪费和污染环境。高节竹是一种笋材兼用竹种。目前... 详细信息

笋头等竹笋加工副产物富含膳食纤维,是一种高纤维、低脂和低能量原料,具有促进肠道蠕动,降低血糖、血脂等多种生理功能,有益于人体健康,但常被当作废弃物丢弃或少量用作饲料,易造成资源浪费和污染环境。高节竹是一种笋材兼用竹种。目前对其及其副产物中的活性成分的研究涉及较少,造成了活性物质的浪费。因此,本论文以高节竹笋头为原料,通过响应面试验优化可溶性膳食纤维(Soluble dietary fiber,SDF)的提取工艺,对以最佳工艺参数提取的SDF与其他方法制备的SDF的组成、结构、理化和功能性质进行对比分析研究,并开展SDF在功能性饮料中的应用,以期为提高竹笋副产物附加值,开发功能性食品提供理论参考。主要研究内容和结果如下:(1)通过测定高节竹笋头的基本营养成分,确定高节竹笋头含有丰富的膳食纤维,可作为提取SDF的原料。通过对比超声-微波法、超声-酶法、微波-酶法、超声-微波联合酶法对SDF得率的影响,发现超声-微波联合酶法提取SDF的得率最高,分别是其他三种方法的2.7倍、1.5倍、2.0倍,确定采用此方法提取SDF。基于此方法,结合单因素试验及响应面试验确定SDF的最佳提取工艺条件为:超声时间15.65 min、微波时间1.0 min、酶解时间1.95 h、酶添加量1.6%,此工艺条件下SDF的得率为11.12±0.21%。(2)以超声-微波法、超声-酶法、微波-酶法制备的MU-SDF、UE-SDF、ME-SDF为对照组,超声-微波联合酶法制备的MUE-SDF为实验组,通过测定SDF的基本成分含量、理化指标、结构指标、体外抗氧化、降血糖、降血脂活性指标,对比分析了它们的组成、结构、理化及功能性质的差异。结果表明四种SDF含有少量糖醛酸和酚类物质,是由岩藻糖、鼠李糖、阿拉伯糖、半乳糖、葡萄糖、木糖、甘露糖和葡萄糖醛酸组成的纤维素Ⅰ型杂多糖,其糖苷键以β-构型为主;四种提取方法不会改变SDF的单糖类型、晶体类型,不会使其产生新的官能团,但会改变SDF中不同单糖的含量和SDF的结晶度以及在不同波数下对红外光谱的吸收强度,从而影响其理化和功能性质。其中超声-微波联合酶法制备的MUE-SDF较其他三种SDF结晶度最低,从而表现出更为疏松多孔的结构形态,它的持水力、持油力、膨胀力、溶解性、还原力、葡萄糖吸附能力、胆固醇吸附能力、对α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、胰脂肪酶的抑制能力均最好,表明具有较好的理化性质及抗氧化、降糖降脂活性,可将其应用至功能性食品。(3)基于MUE-SDF良好的理化性质、功能活性及加工性能,以MUE-SDF为原料开发功能性饮料。通过单因素试验及正交试验确定此饮料的最佳配方为:1.25%SDF、0.01%黄原胶、0.05%海藻酸钠、0.05%羧甲基纤维素钠。此条件下,产品感官评分为86.99±0.81分,沉淀率为0.66±0.13%,感官品质及稳定性较好,符合微生物限量标准。通过测定成品的营养成分,得出饮料的脂肪含量为0,碳水化合物含量为4.43 g/100 m L,能量为85.79 KJ/100 m L,是能提供能量的低糖、零脂肪饮料,且每瓶(500 m L)饮料可满足成人日需约26%的膳食纤维,适用于减肥人群。通过测定理化与体外功能活性指标,对比成品与市售饮料品质及功能性质的差异,得出以MUE-SDF为原料制备的饮料具有更好的α-淀粉酶抑制能力、α-葡萄糖苷酶抑制能力、自由基的清除能力,且其还原力及品质均高于市售饮料,表明此饮料具有一定的有抗氧化活性和降血糖活性,具有保健功效。

关键词：高节竹笋头可溶性膳食纤维工艺优化功能性质功能性饮料

芍药苷调控肠道菌群和Th17/Treg免疫平衡治疗系统性红斑狼疮

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芍药苷调控肠道菌群和Th17/Treg免疫平衡治疗系统性红斑狼疮

作者：杨亿南昌大学

学位级别：硕士

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住院患者护理服务期望量表的编制

住院患者护理服务期望量表的编制

作者：罗億长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:目前患者期望的研究成果主要集中于医生或治疗结果相关,对护理服务期望的研究较少。编制住院患者护理服务期望量表（Inpatient Nursing Care Expectation Scale,INCES）,为客观、准确的从患者角度对护理服务的期望提供有效评估工... 详细信息

目的:目前患者期望的研究成果主要集中于医生或治疗结果相关,对护理服务期望的研究较少。编制住院患者护理服务期望量表（Inpatient Nursing Care Expectation Scale,INCES）,为客观、准确的从患者角度对护理服务的期望提供有效评估工具。方法:回顾国内外患者护理服务期望相关研究,明确住院患者护理服务期望的相关研究及概念框架,依据文献分析和半结构化访谈形成量表条目池,通过Delphi专家咨询初步拟定INCES,对长春市部分三级甲等医院545名住院患者进行问卷调查,检测量表的信效度。结果:专家函询重要性评分均数在3.50～4.86;满分率比在35.71～85.71%,CV在0.14～0.24,C.R.间（p0.70）,AVE为0.523～0.828（均>0.50）,区分效度对角线数值全部大于对角线外的标准化相关系数,且各测量项目的相关系数均显著,χ2/df=2.358,RMSEA=0.078,NFI=0.935,IFI=0.962,RFI=0.921,TLI=0.953,CFI=0.961,校标相关系数分别为0.540、-0.426,Cronbach'sα系数为0.947,各维度Cronbach'sα系数分别为0.978、0.956、0.830。结论:住院患者护理服务期望量表包含3个纬度,21个条目,信效度符合使用标准,可以用于评估住院患者对护理服务的期望水平。

关键词：住院患者护理服务期望信效度检验

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集成深度强化学习及其在量化交易中的应用

集成深度强化学习及其在量化交易中的应用

作者：曾智亿湖北师范大学

学位级别：硕士

量化交易是指利用各类模型和技术,对资产价格进行定量分析、预测,并进行自动化交易。其中就涉及到对资产的定价。经典的资产定价模型,如资本资产定价模型(CAPM,Capital Asset Pricing Model),侧重于通过构建符合经济学解释的模型来解释... 详细信息

量化交易是指利用各类模型和技术,对资产价格进行定量分析、预测,并进行自动化交易。其中就涉及到对资产的定价。经典的资产定价模型,如资本资产定价模型(CAPM,Capital Asset Pricing Model),侧重于通过构建符合经济学解释的模型来解释市场。然而,在真实动态市场环境中,由于多种因素如投资者行为的非理性,它们的预测效果并不总是令人满意。而近些年兴起的机器学习、深度学习等工具侧重于数据本身的拟合,但是缺乏对模型和结果做出经济学解释。强化学习(RL,Reinforcement Learning)可以充分利用深度学习的拟合性能,同时可对结果进行经济学解释。比如,根据经济学理论,可以设置不同情境下的奖励和惩罚,使得智能体可以模拟投资者在市场中的行为,从而捕捉市场的动态性。许多研究已经提出了各种方法将量化交易与RL结合起来,但往往仅关心对数据的拟合,并未过多考虑经济学解释。并且大部分研究只使用了单一的奖励函数来拟合市场,无法适应动态变化的真实市场。比如,在牛市期间使用的奖励函数,在熊市期间使用可能表现不佳。本研究将经典资产定价模型和强化学习结合,充分利用二者优势。并且,从经济学原理出发,设计多种基于未来多期资产价格(Profit-based reward)和下行风险的奖励函数(Regularized-based reward),并对结果进行统计学检验,同时结果也具备经济学意义上的可解释性。并基于动态市场,设计不同的奖励函数模拟投资者行为。并且设计两种集成奖励函数,分别是基于贪婪算法(MSR-GME,Multi-Step Rewards Greedy Method Ensemble)和基于Thompson采样的奖励函数集成(MSR-TSE,Multi-Step Rewards Thompson Sampling Ensemble),在不同市场环境下动态选择奖励函数,以此在不同的市场环境下持续优化资产投资组合。本文进行了广泛的实验来验证本文构建的奖励函数从多个方面的机制和优越性。此外,集成奖励可以在获得更高利润和更低风险方面显著提高策略表现。

关键词：强化学习奖励函数量化交易 Thompson sampling