检索结果-南通市图书馆

计算机工程与科学 2009年第A1期31卷 50-51,72页

作者：陈忠平赵海娣江南计算机技术研究所江苏无锡214083

胖树拓扑结构是搭建集群和HPC比较流行的结构,它具有无阻塞传输和对分带宽的优点。本文介绍了In-finiBand子网管理和胖树结构,分析了胖树路由算法的计算过程和相关改进。

关键词： InfiniBand 胖树路由算法网络拓扑

锂离子电池Sn-Co合金负极材料的研究进展

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化工学报 2009年第5期60卷 1073-1079页

作者：何见超赵海雷贾喜娣王梦微陈敬波北京科技大学材料科学与工程学院无机非金属材料系北京100083

锡基合金有望替代碳成为新一代高容量锂离子电池的负极材料。Sn-Co合金是研究最为广泛的锡基合金负极材料之一,但该材料存在首次不可逆容量大、循环稳定性差等问题,限制了其实际应用。Sn-Co合金的电化学性能主要受Sn/Co比例、活性材料... 详细信息

锡基合金有望替代碳成为新一代高容量锂离子电池的负极材料。Sn-Co合金是研究最为广泛的锡基合金负极材料之一,但该材料存在首次不可逆容量大、循环稳定性差等问题,限制了其实际应用。Sn-Co合金的电化学性能主要受Sn/Co比例、活性材料结晶形态、颗粒尺寸和电极结构等因素影响,纳米材料可提高电极循环稳定性,但易导致较大的首次不可逆容量,而多孔结构的Sn-Co活性材料或多孔结构的电极集流体,有利于电极综合性能的提高。Sn-Co合金中引入碳可明显改善电极的循环容量和循环稳定性。同时综述了Sn-Co合金负极材料的制备方法及其优缺点,并对锡基合金负极材料的发展方向进行了展望。

关键词：锂离子电池锡基合金负极材料 Sn-Co

银纳米立方三维SERS基底制备及用于多种溶剂中农药的快速检测

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光谱学与光谱分析 2018年第1期38卷 99-103页

作者：杨焕娣林翔刘远兰赵海燕王利大连民族大学物理与材料工程学院辽宁大连116000

使用种子生长法制备得到银纳米立方,扫描电镜的表征结果表明制备得到的银纳米立方尺寸为(61.5±4.4)nm,相对标准偏差为7.2%。利用表面替换技术将其表面的CTAC替换为更有利于SERS检测的柠檬酸根。然后基于具有超润滑特性的SLIPS衬底,构... 详细信息

使用种子生长法制备得到银纳米立方,扫描电镜的表征结果表明制备得到的银纳米立方尺寸为(61.5±4.4)nm,相对标准偏差为7.2%。利用表面替换技术将其表面的CTAC替换为更有利于SERS检测的柠檬酸根。然后基于具有超润滑特性的SLIPS衬底,构建出以银立方作为组装单元的具有三维热点的SERS基底。利用该三维SERS基底分别检测了水中的三环唑和乙醇中的福美双,检测限分别可达到52.8和41.6nmol·L-1。实验结果表明银立方三维热点SERS基底具有较高的灵敏度,能够应用于多种溶剂中农药的快速检测,对于实际场景下农药残留的快速检测具有重要的意义。

关键词：表面增强拉曼光谱(SERS) 银纳米立方三维结构 SLIPS 多种溶剂农药

碳热还原合成SnSb合金负极材料的电化学性能

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稀有金属材料与工程 2007年第8期36卷 1403-1406页

作者：尹朝丽赵海雷郭洪仇卫华贾喜娣北京科技大学北京100083

以锡和锑的氧化物为原料,采用碳热还原法,制备了锂离子电池用微米级球形SnSb合金负极材料。材料表现出较低的首次不可逆容量和较好的循环性能。首次不可逆比容量为160mAh/g,可逆比容量达650mAh/g。其较低的比表面积是其较低的首次不可... 详细信息

以锡和锑的氧化物为原料,采用碳热还原法,制备了锂离子电池用微米级球形SnSb合金负极材料。材料表现出较低的首次不可逆容量和较好的循环性能。首次不可逆比容量为160mAh/g,可逆比容量达650mAh/g。其较低的比表面积是其较低的首次不可逆容量的主要原因,而颗粒的多晶特性则有利于电极材料循环稳定性的提高。同时采用循环伏安和交流阻抗测试研究了SnSb合金的电极反应过程。

关键词： SnSb合金锂离子电池负极

融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法

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小型微型计算机系统 2016年第2期37卷 293-297页

作者：郭娣赵海燕上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室上海200093

社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF... 详细信息

社会化标签不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的个性化推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.针对现有基于标签的推荐研究中推荐精确度不高的问题,提出一种融合标签流行度和时间权重的矩阵分解推荐算法TPTMF,该算法同时考虑用户使用标签的频率与用户兴趣随时间变化的特点,首先根据标签的流行度和时间特征刻画用户对资源的偏好,然后采用梯度下降法对用户-资源矩阵进行分解,最后利用分解后的特征矩阵对目标用户进行预测并推荐.在数据集***上的实验结果表明该算法具有较好的推荐效果.

关键词：社会化标签个性化推荐精确度流行度时间权重矩阵分解

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电子商务与特许经营的联合发展分析

商场现代化 2008年第16期 67-68页

作者：赵海燕刘春娣秦瑛上海工程技术大学高职学院

电子商务和特许经营都是21世纪的主导商业模式,而各自发展都存在一定的问题。文章着重分析两者相对接的意义和可行性,并初步给出了两者联合发展的模式。最后进一步提出了联合后的新模式需要考虑和解决的一些问题。

关键词：特许经营电子商务联合发展

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我国连锁零售企业逆向物流实施研究

商场现代化 2007年第11Z期 38-39页

作者：秦瑛刘春娣赵海燕上海工程技术大学高等职业技术学院

在阐述连锁零售企业逆向物流产生原因的基础上,着重介绍了我国连锁企业逆向物流的现状及存在的不足,给出提高我国零售企业逆向物流管理水平的解决办法,建立了连锁零售企业的逆向物流网络结构,并对该结构设计做了有益的探讨。

关键词：连锁零售企业逆向物流网络结构分拣中心

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花生中重金属含量的影响因素及其来源

中国食品学报 2022年第1期22卷 349-356页

作者：王磊唐娟于春娣丁秋娴赵皓卿杨庆利赵海燕青岛农业大学食品科学与工程学院山东青岛266109

为分析花生中重金属含量的影响因素及其来源,进行产地及品种田间模型试验,采集花生、土壤及降水样品,测定样品中7种重金属的含量。结合单因素方差分析、多因素方差分析和Pearson相关性分析,解析产地、品种及其交互作用对花生中重金属含... 详细信息

为分析花生中重金属含量的影响因素及其来源,进行产地及品种田间模型试验,采集花生、土壤及降水样品,测定样品中7种重金属的含量。结合单因素方差分析、多因素方差分析和Pearson相关性分析,解析产地、品种及其交互作用对花生中重金属含量的影响,探究重金属含量与种源土壤和降水中重金属含量的关系。结果显示,花生中Ni、Cd和Tl含量的变化主要受地域的影响;As含量的变化主要受地域×品种交互作用的影响;Cr、Sb和Pb含量的变化受其它因素影响较大。花生中As、Sb和Pb的含量与土壤和降水中相关元素的含量没有显著相关性;Cd和Ni含量与土壤和降水均呈现显著相关;Cr和Tl含量与土壤中相关元素含量显著相关。研究表明花生中重金属含量受产地和品种的影响,重金属的来源不仅有土壤和降水,可能还有农药和肥料等其它来源。

关键词：花生重金属产地品种土壤降水

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一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法

计算机应用研究 2015年第10期32卷 2901-2904,2909页

作者：赵海燕郭娣陈庆奎曹健上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室上海200093 上海交通大学计算机科学与工程系上海200030

针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,... 详细信息

针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,然后利用这些同义词扩展用户和资源的标签偏好以解决标签同义词的问题和数据稀疏性的问题。最后结合用户自身的偏好信息和其相似邻居的偏好信息产生推荐。实验结果表明,该方法具有较好的效果。

关键词：标签质量稀疏性主题域相似网络偏好信息

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基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法

小型微型计算机系统 2015年第4期36卷 707-712页

作者：郭娣赵海燕侯景德陈庆奎曹健上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室上海200093 上海交通大学计算机科学与技术系上海200030

社会化标签作为一种重要的显示评分技术,不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.然而大多数推荐算法的研究都面临着数据稀疏性的问题,目前的学者对稀疏性问题的研究主要采... 详细信息

社会化标签作为一种重要的显示评分技术,不仅可以描述资源而且可以表征用户的偏好,因此结合社会化标签的推荐正成为互联网推荐引擎中的研究热点.然而大多数推荐算法的研究都面临着数据稀疏性的问题,目前的学者对稀疏性问题的研究主要采用了矩阵填充技术,而没有从对矩阵精简的角度来考虑.文中通过对数据稀疏性问题进行探索和分析,提出一种基于相似性传播和流行度降维的混合推荐方法.该方法首先利用相似性的信息对数据矩阵进行传播和扩展,填充为0的元素.然后利用流行度降维算法对Tag进行评分,对于评分低于某个阈值的可以认为是无效的Tag,从矩阵中删除,从而对数据矩阵进行精简.最后利用这些高质量的数据进行混合推荐.实验结果证明我们的方法具有较好的推荐效果.求解精度.

关键词：社会化标签个性化推荐稀疏性相似性传播流行度降维混合推荐