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Pt nanodendrites with (111) crystalline facet as an efficient, stable and pH-universal catalyst for electrochemical hydrogen production

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Chinese Chemical Letters 2020年第9期31卷 2478-2482页

作者： Huifang Sun Qi Zeng chen Ye Yangguang Zhu feiyue chen Mingyang Yang Li Fu Shiyu Du Jinhong Yu Nan Jiang Jianxiong Liu Tianzhun Wu cheng-Te Lin Faculty of Materials Science and Engineering Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China Key Laboratory of Marine Materials and Related Technologies Zhejiang Key Laboratory of Marine Materials and Protective TechnologiesNingbo Institute of Materials Technology and Engineering(NIMTE)Chinese Academy of Sciences.Ningbo 315201China Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of ScienceShenzhen 518055China Center of Material Science and Optoelectronic Technology University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Laboratory of Environmental Biotechnology School of Environmental and Civil EngineeringJiangnan UniversityWuxi 214122China College of Science Henan University of TechnologyZhengzhou 10463China College of Materials and Environmental Engineering Hangzhou Dianzi UniversityHangzhou 310018China Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering(NIMTE) Chinese Academy of SciencesNingbo 315201China

High-performance nanomaterial catalysts for hydrogen evolution reaction via electrochemical water splitting are significant to the development of hydrogen *** this work,we report a robust and highly active catalyst fabricated through direct electrochemical deposition of Pt nanodendrites at the surface of activated carbon(Pt NDs).Owing to the large elect roc he mically active area and the exposed(111) facet of Pt,Pt NDs exhibits outstanding activity towards hydrogen evolution reaction with a low requiring overpotential of 0.027 V at 10 mA/cm2 and Tafel slope of ≈22 mV/dec in acidic *** addition,the hydrogen yield of Pt NDs is 30%-45% larger than that of commercial Pt/C at the same Pt ***,Pt NDs exhibits excellent lo ng-term durability whose hydrogen production efficiency remains unchanged after six-hour hydrogen production,while the efficiency of commercial Pt/C catalyst decayed 9% under the same *** the superiority of catalytic activity and stability,this Pt NDs present great potentiality towards practical hydrogen production application.

关键词： Platinum nanodendrites Hydrogen evolution reaction Electrocatalytic activity Long-term durability pH-universal property

Layer-by-layer stacked graphene nanocoatings by Marangoni self-assembly for corrosion protection of stainless steel

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Chinese Chemical Letters 2021年第1期32卷 501-505页

作者： chen Ye Yangguang Zhu Hongyan Sun feiyue chen Huifang Sun Wen Dai Qiuping Wei Li Fu Aimin Yu Shiyu Du Minghui Yang Liang-Feng Huang Jinhong Yu Nan Jiang cheng-Te Lin Key Laboratory of Marine Materials and Related Technologies Zhejiang Key Laboratory of Marine Materials and Protective TechnologiesNingbo Institute of Materials Technology and Engineering(NIMTE)Chinese Academy of SciencesNingbo 315201China 100049 China Laboratory of Environmental Biotechnology School of Environmental and Civil EngineeringJiangnan UniversityWuxi 214122China Bionic Sensing and Intelligence Center(BSIC) Institute of Biomedical and Health EngineeringShenzhen Institutes of Advanced TechnologyChinese Academy of ScienceShenzhen 518055China College of Science Henan University of TechnologyZhengzhou 450001China Faculty of Materials Science and Engineering Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China School of Materials Science and Engineering Central South UniversityChangsha 410083China College of Materials and Environmental Engineering Hangzhou Dianzi UniversityHangzhou 310018China Department of Chemistry and Biotechnology Faculty of ScienceEngineering and TechnologySwinburne University of TechnologyHawthorn VIC 3122Australia Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering(NIMTE) Chinese Academy of SciencesNingbo 315201China

Graphene nanosheets are widely used in anti-corrosion polymeric coating as filler,owing to the excellent electrochemical inertness and barrier ***,as the arrangement of graphene nanosheets is difficult to form a perfect layered structure,polymeric coating with graphene nanosheets usually needs micron-scale thickness to ensure the enhancement of corrosion *** this work,layer-by-layer stacked graphene nanocoatings were fabricated on stainless steel by self-assembly based on Marangoni *** anti-corrosion property of graphene coatings were studied through Tafel polarization curves,electrochemical impedance spectroscopy and accelerated corrosion test with extra applied *** self corrosion current density of optimized three-layered graphene coated sample was one quarter of that of bare stainless *** the self corrosion potential of optimized sample is increased to-0.045 *** to the results,graphene nanocoatings composed of layered nanosheets exhibits good anticorrosion ***,the self-assembly method provide a promising approach to make layeredstructure coating for other researches about 2 D material nanosheets.

关键词： Self-assembly Graphene nanosheets Layer-by-layer stacking Electrochemical corrosion Anti-corrosion coating

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

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国防科技大学学报 2022年第3期44卷 16-22页

作者：陈飞玥朱玉莲田甲略蒋珂南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京航空航天大学公共实验教学部江苏南京211106

主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANe... 详细信息

主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。

关键词：图像识别主成分分析网络图嵌入深度学习小样本训练集

基于样本分布加权跨域极限学习机的电子鼻漂移补偿

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华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第12期48卷 105-113页

作者：闫嘉陈飞越易若男王子健智能传动和控制技术国家地方联合工程实验室(重庆) 重庆400715 西南大学人工智能学院重庆400715 西南大学电子信息工程学院重庆400715

针对电子鼻应用中传感器漂移现象导致的电子鼻分类准确率降低问题,文中提出一种基于样本分布加权的跨域极限学习机模型。该模型考虑到单个样本对全局分布差异度量的贡献度不同,以基于样本分布加权的最大均值差异作为衡量领域间样本分布... 详细信息

针对电子鼻应用中传感器漂移现象导致的电子鼻分类准确率降低问题,文中提出一种基于样本分布加权的跨域极限学习机模型。该模型考虑到单个样本对全局分布差异度量的贡献度不同,以基于样本分布加权的最大均值差异作为衡量领域间样本分布差异的度量,将源域和目标域数据投影到高维的极限学习机特征空间中,然后寻找一个合适的投影方向,将特征空间中的数据映射到一个公共子空间中,使得子空间中源域数据和目标域数据具有相似的分布。使用Matlab对该算法进行仿真,并对比不同的隐含层节点数对该算法识别率的影响,以验证该算法的可行性。结果表明,文中提出的算法模型可以明显减小两个域间数据的分布差异,满足传统的分类学习算法对训练和测试数据的分布要求,从而提高电子鼻的分类准确率。

关键词：极限学习机子空间学习样本分布加权漂移补偿电子鼻

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效用理论在保险实务中的应用

中国保险管理干部学院学报 2004年第3期 21-23页

作者：陈飞跃保险职业学院

本文探讨了效用理论在保险实务中四个应用即利用效用理论分析投保人与保险人签订保险合同必须满足的条件,确定不足额保险中的最优投保比例,确定均衡保费,确定再保险合同中的最优自留额等。

关键词：效用理论保险实务再保险合同效用函数期望效用风险厌恶系数最优再保险自留额

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核心素养背景下高中化学教学策略探研

成才之路 2022年第14期 93-95页

作者：陈飞跃福建省仙游县第二中学福建仙游351200

高中化学教学改革的本质是改变重分数轻能力的落后教育教学观念,着重培养学生的化学学科核心素养。目前的高中化学教学存在教学模式陈旧、师生交流互动不足、不重视学科建设等情况。基于此,在具体教学中,教师要积极创新教学方法,加强知... 详细信息

高中化学教学改革的本质是改变重分数轻能力的落后教育教学观念,着重培养学生的化学学科核心素养。目前的高中化学教学存在教学模式陈旧、师生交流互动不足、不重视学科建设等情况。基于此,在具体教学中,教师要积极创新教学方法,加强知识整合,创设教学情境,培养学生的自主学习能力,激发学生的化学学习兴趣,提高学生的探究能力。

关键词：高中化学核心素养教学策略整合情境

指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计的再探讨

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经济数学 2006年第2期23卷 197-200页

作者：陈飞跃保险职业学院商业保险系湖南长沙410114

文献[1]在平方损失及超参数α服从伽玛分布且X1′,…Xn′(历史样本)和X(当前样本)独立同分布的条件下,构造了指数分布族{f(x|λ)=λe-λx,λ>0,x>0}的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计.本文在超参数α分别服从伽与分布与指数分... 详细信息

文献[1]在平方损失及超参数α服从伽玛分布且X1′,…Xn′(历史样本)和X(当前样本)独立同分布的条件下,构造了指数分布族{f(x|λ)=λe-λx,λ>0,x>0}的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计.本文在超参数α分别服从伽与分布与指数分布且当前样本由X扩充为X1,…,Xm的情况下,重新构造了指数分布族参数λ的渐进最优与可容许的经验Bayes估计,从而将文献[1]的结果进行了推广.

关键词：渐近最优性容许性经验贝叶斯估计

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基于DEA方法的寿险公司经营绩效研究

保险职业学院学报 2007年第6期21卷 31-35页

作者：陈飞跃保险职业学院湖南长沙410114

经营绩效是保险公司综合实力包括竞争力和发展潜力的集中体现,而绩效的评估则有利于防范经营风险,提高竞争力。本文运用DEA方法对我国16家寿险公司的经营绩效进行综合评价,不仅客观、合理地测算了各寿险公司的相对经营绩效值,而且为把非... 详细信息

经营绩效是保险公司综合实力包括竞争力和发展潜力的集中体现,而绩效的评估则有利于防范经营风险,提高竞争力。本文运用DEA方法对我国16家寿险公司的经营绩效进行综合评价,不仅客观、合理地测算了各寿险公司的相对经营绩效值,而且为把非DEA有效的寿险公司发展为DEA有效的寿险公司提供了改进方案,从而为其提高经营绩效提供有力参考依据。

关键词：寿险公司经营绩效 DEA方法

多层特征融合的PCANet及其在人脸识别中的应用

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南京师大学报（自然科学版） 2021年第2期44卷 127-133页

作者：陈飞玥朱玉莲陈晓红南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京航空航天大学公共实验教学部江苏南京211106 南京航空航天大学理学院江苏南京211106

主成分分析网络(PCANet)是一种简单的深度学习网络模型,在图像识别领域具有很强的应用潜力.本文在PCANet的基础上,通过对PCANet结构进行分析,构造了一种基于多层特征融合的PCANet(PCANet_dense)网络模型.与单纯地只将前一层网络输出作... 详细信息

主成分分析网络(PCANet)是一种简单的深度学习网络模型,在图像识别领域具有很强的应用潜力.本文在PCANet的基础上,通过对PCANet结构进行分析,构造了一种基于多层特征融合的PCANet(PCANet_dense)网络模型.与单纯地只将前一层网络输出作为后一层网络输入的PCANet不同,PCANet_dense利用了不同层的特征信息.在2层网络结构中,它首先将原始图像特征和第1层网络的输出进行级联,然后将级联后的结果作为第2层网络的输入.而在3层网络结构中,它则将第1层和第2层网络的输出级联起来,作为第3层网络的输入.由于PCANet_dense在训练每一层(除了第1层)时使用了更多信息,因此能够获得比原PCANet更好的效果.为了验证所提方法的有效性,本文使用CMU PIE数据集构建网络模型,并在ORL、AR和Extended Yale B 3个公开人脸数据集上对所提出方法的性能进行了测试,实验结果表明,本文提出的PCANet_dense获得了比PCANet更好的性能.

关键词：人脸识别主成分分析网络密集网络特征融合多层特征融合的PCANet