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含氮杂环配体构筑Keggin型POMOFs的制备、结构及性能研究

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含氮杂环配体构筑Keggin型POMOFs的制备、结构及性能研究

作者：邱双艳贵州师范大学

学位级别：硕士

碘是一种人体必需的微量元素,传统中借助海藻以及天然卤水等资源中提取碘,同时利用氧化剂将碘离子氧化成碘单质。其中,过氧化氢相较于其他氧化剂,更加绿色环保和安全。然而,该方法的回收率较低,成本相对较高。因此,选取高效环保的催化... 详细信息

碘是一种人体必需的微量元素,传统中借助海藻以及天然卤水等资源中提取碘,同时利用氧化剂将碘离子氧化成碘单质。其中,过氧化氢相较于其他氧化剂,更加绿色环保和安全。然而,该方法的回收率较低,成本相对较高。因此,选取高效环保的催化剂是提高碘单质生成速率的关键。多金属氧酸盐（POMs）的表面富含氧原子,可被修饰为结构多样的化合物,依旧保持催化特性,在催化领域表现出优异的性能。金属有机框架（MOFs）,修饰能力强,具有较大的孔隙率和比表面积,将POMs引入到MOFs中制备多酸基金属有机框架（POMOFs）晶态材料。本文通过水热合成法,以Keggin型多酸为主要原料,将keggin型POMs与金属和含氮杂环有机配体结合,制备了4例POMOFs,其独特的结构和优异的性能,解决了多酸材料作为均相化合物,易溶于水、易团聚的问题。并研究了这类化合物催化氧化碘离子性能,主要内容包括以下:1.选用两种三氮唑衍生物为有机配体,两种keggin型多酸单元和过渡金属铜原子,采用水热法合成了三例POMOFs,并讨论温度、p H、溶剂等因素对合成的影响。化合物1-2的结构由相邻的多酸阴离子共用一个端氧原子,并与有机配体连接成一个二维结构和三维结构。化合物3由多个trz配体通过Cu原子和Cl原子构成一个Cu-MOF框架结构,多酸阴离子作为客体被包覆在空腔中,连接形成了一个三维网状框架结构。以化合物1-3为非均相催化剂,催化H2O2氧化碘离子反应。结果表明,在化合物1-3催化下的碘单质生成速率与不加催化剂的情况下,分别提高了59倍、1274倍和407倍,且分别重复使用6次、11次和9次之后的转化率仍可达到99.6%。化合物2表现出更优异的催化性能及循环性,充分说明基于含钼多金属氧酸盐的催化剂的催化活性在催化过氧化氢氧化碘离子为碘单质中优于基于含钨多金属氧酸盐的催化剂。（C2H5N5）4Cu4[PW9ⅥW3ⅤO39]·H2O（1）(C2H5N5)（C2H4N5）3Cu4[PMo9ⅥMo3ⅤO39]·3H2O（2）2[Cu6Cl0.5（C2H3N3）4][PMo12O40]（3）2.以催化活性更强的磷钼酸为多酸单元,以2-氨基哌嗪作为有机配体,过渡金属铜离子为桥梁连接体,水热法合成了一例多酸基金属有机框架材料。并对其结构进行了分析和表征,结果表明化合物4的多酸单元被包涵在Cu+与apyz配体形成金属有机框架中,形成一个三维的超分子框架。以化合物4为非均相催化剂,催化H2O2氧化碘离子反应。结果表明,在化合物4的催化下,碘单质生成速率与不加催化剂的情况下约提高了884倍,并且化合物4重复使用10次之后的转化率仍可达到99.6%。展示了优异的催化性能和优良循环性能。2[3（C4H5N3）Cu3PMo12O40]·3H2O（4）

关键词：多金属氧酸盐多酸基金属有机框架晶体结构催化性能

椎旁神经阻滞与全身麻醉应用于经皮肾镜取石术中临床效果的对照研究

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椎旁神经阻滞与全身麻醉应用于经皮肾镜取石术中临床效果的对照研...

作者：邱柄棋新疆医科大学

学位级别：硕士

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面向商品识别的深度学习算法研究与应用

面向商品识别的深度学习算法研究与应用

作者：邱茂顺曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着科技的突飞猛进,人们的生产与生活方式正经历着前所未有的变革。近年来,人工智能技术的飞速发展对零售行业产生了深远影响,催生了“新零售”、“智慧零售”等一系列新兴概念。无人货柜作为新零售模式的杰出代表,融合了移动支付、计... 详细信息

随着科技的突飞猛进,人们的生产与生活方式正经历着前所未有的变革。近年来,人工智能技术的飞速发展对零售行业产生了深远影响,催生了“新零售”、“智慧零售”等一系列新兴概念。无人货柜作为新零售模式的杰出代表,融合了移动支付、计算机视觉等尖端技术,对传统无人货柜进行了全面的升级改造。用户仅需通过开门、挑选商品、关门等操作,即可轻松完成购物流程,享受到前所未有的便捷体验。无人货柜系统正朝着基于动态视觉识别技术的方向发展,该技术通过顶部的摄像头实时记录用户使用货柜的全过程,并将购物视频流传输至云端进行高效处理。借助深度学习模型强大的检测与分析能力,无人货柜系统能够精准识别用户购买的商品种类和数量,解除了对柜内商品摆放的限制。此外,动态视觉识别方案所需的设备成本相对较低,能够有效降低系统的总体投资。然而,为了确保数据能够实时、稳定的传输至云端,该方案对网络条件的要求较高。若网络状况不佳,可能会导致视频流传输中断或延迟,从而影响用户体验。因此,在推广和应用基于动态视觉识别技术的无人货柜系统时,需要充分考虑网络基础设施的建设和优化。具体地,本文主要研究工作如下:(1)针对无人货柜系统中的商品识别问题展开了深入研究,本文提出一种基于深度学习的商品识别算法。本文使用YOLOv7作为基准模型,提出了基于YOLO-DA的领域自适应商品识别算法。该算法首先针对RPC数据集和跨领域任务进行适应性调整;其次采用BiFPN思想对多尺度特征重新融合;最后添加梯度反转层对训练集和测试集进行对抗性训练,进一步接近领域自适应的目标。在RPC数据集上,mAP达到65.25%,相比YOLOv7提升了18.44%。(2)针对无人货柜场景中顾客购物行为识别难的问题,本文提出一种商品跟踪算法。该算法将YOLO-DA与DeepSORT算法相结合,形成一个两阶段目标跟踪算法,能够对顾客的购物行为进行准确快速的识别与跟踪。本文在商品跟踪算法的基础上提出物体运动方向判定方法,该方法能够对运动轨迹数据进行分析,确定用户最终的购物行为。使用本文提出的商品跟踪算法,在本文录制的视频中MOTA达到62.3%。(3)针对无人货柜系统推流产生的问题,本文采用重新编码视频帧的方式,来改变解码速度,缓解播放队列堆积;提出改变视频帧压缩结构的优化方案,配合系统推流流程的调整,最终播放等待时间缩短了59%。最后,本文在实际环境中测试,检验了商品识别算法的抗干扰能力以及商品跟踪算法的鲁棒性。综上所述,本文所提出的商品识别算法在跨领域识别中表现较好,商品跟踪算法鲁棒性较高,无人货柜系统运行稳定,有较强的实际应用价值。

关键词：无人货柜商品识别梯度反转层多目标跟踪实时流媒体视频编解码

Buck-Boost型DC-DC转换器负载瞬态响应增强方法研究

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Buck-Boost型DC-DC转换器负载瞬态响应增强方法研究

作者：邱子忆西安理工大学

学位级别：硕士

随着进入5G通讯时代,智能手机、手环等便携式设备的普及与飞速发展下,电子产品逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分,高可靠性、高稳定性与高效率的电源管理芯片得到了广泛的应用。在多样化的需求下,电子设备随之发展出了更多的功能,... 详细信息

随着进入5G通讯时代,智能手机、手环等便携式设备的普及与飞速发展下,电子产品逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分,高可靠性、高稳定性与高效率的电源管理芯片得到了广泛的应用。在多样化的需求下,电子设备随之发展出了更多的功能,更高的集成度,高负载大电流的需求以及处理器面对多工作状态的更新迭代下,电子设备会在轻负载下的睡眠模式到唤醒重负载下的工作模式中频繁的切换,这对电源管理芯片的瞬态响应速度有着严格的要求。为了保证负载频繁切换时被供电系统依然拥有良好的性能,这对DC-DC转换器的快速负载瞬态响应提出了更高的要求。本文基于传统脉冲宽度调制(PWM)中的峰值电流模控制方法,设计出了一种具有快速负载瞬态响应的混合控制模式的Buck-Boost转换器。稳态下的PWM调制有着良好的抗电磁干扰(EMI)的特性,极窄的噪声谱可以轻松设计滤波电路,但是其定频的特性却无法快速响应负载的变化。基于此特点,本文将负载变化分为两个阶段,在一定设计阈值内的小负载变化时使用自适应调频时钟对负载瞬态响应进行线性的调节,内在的PWM电流模环路与时钟的双向调节相较于传统的脉冲频率调制(PFM)模式有着良好的提升;在超出设计阈值外的大负载变化时通过模拟负载检测电路实时对占空比的监测实现了高精度的负载瞬态响应检测功能。当监测出大负载切换时,利用非线性瞬态增强方法降低过冲电压的同时本文设计了一种非线性控制技术的补偿电路,解决了由于非线性瞬态增强方法导致的二次过冲现象,使得输出电压平稳恢复。本文基于0.18μm高压BCD工艺对所研究的快速瞬态响应的Buck-Boost转换器芯片进行了电路与系统设计及版图设计。经过全面验证,该转换器输入电压范围为2.9V～4.5V,输出电压范围为-1.4V～-5.4V,系统工作频率为1.50MHz;在输入电压4.5V,输出电压典型-2.7V的工作条件下,转换器最大带载能力为-900mA,系统转换效率在300mA带载时可达最大93.8%。在负载电流从-20mA至-620mA快速切换的设计环境下,本文提出的负载瞬态增强方法将过冲/欠冲电压降低至20mV/27mV,过冲/欠冲恢复时间缩短至2.5 μs/6.8μs。

关键词： Buck-Boost 瞬态响应增强混合控制 PWM峰值电流模负载监测

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新型电波暗室吸波材料制备及特性研究

新型电波暗室吸波材料制备及特性研究

作者：邱日全电子科技大学

学位级别：硕士

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基于变分模态分解和集成学习的光伏发电预测

智慧电力 2024年第3期52卷 32-38页

作者：邱书琦蹇照民方立雄秦婧雯万俊岭袁培森国网新疆电力有限公司营销服务中心新疆乌鲁木齐830000 南京农业大学人工智能学院江苏南京210095

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电... 详细信息

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电量分量预测值进行组合,获得最终发电量预测结果。实验结果表明,所提方法在公开数据集上对光伏发电量进行预测的均方误差、平均绝对误差、决定系数值分别为0.2232,0.3387,0.9797,与其他方法相比具有更高的预测准确率和更小的误差。

关键词：变分模态分解光伏发电预测 Stacking集成学习贪心算法