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Enhancing layered perovskite ferrites with ultra-high-density nanoparticles via cobalt doping for ceramic fuel cell anode

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Journal of Energy Chemistry 2024年第9期96卷 39-48页

作者： Shuo Zhai Rubao Zhao Hailong Liao Ling Fu Senran Hao junyu cai Yifan Wu Jian Wang Yunhong Jiang Jie Xiao Tao Liu Heping Xie State Key Laboratory of Intelligent Construction and Healthy Operation and Maintenance of Deep Underground Engineering Shenzhen University&Sichuan UniversityShenzhen 518060GuangdongChina National and Local Joint Engineering Research Center for Lithium-ion Batteries and Materials Preparation Technology Key Laboratory of Advanced Battery Materials of Yunnan ProvinceFaculty of Metallurgical and Energy EngineeringKunming University of Science and TechnologyKunming 650093YunnanChina School of Energy and Environment City University of Hong KongKowloon 999077Hong KongChina

Nanoparticles anchored on the perovskite surface have gained considerable attention for their wide-ranging applications in heterogeneous catalysis and energy conversion due to their robust and integrated structural ***,we employ controlled Co doping to effectively enhance the nanoparticle exsolution process in layered perovskite ferrites *** alloy nanoparticles with ultra-high-density are exsolved on the(PrBa)_(0.95)(Fe_(0.8)Co_(0.1)Nb_(0.1))2O_(5+δ)(PBFCN_(0.1))surface under reducing atmosphere,providing significant amounts of reaction sites and good durability for hydrocarbon *** a reducing atmosphere,cobalt facilitates the reduction of iron cations within PBFCN_(0.1),leading to the formation of CoFe alloy *** formation is accompanied by a cation exchange process,wherein,with the increase in temperature,partial cobalt ions are substituted by ***,Co doping significantly enhance the electrical conductivity due to the stronger covalency of the Cosingle bondO bond compared with Fesingle bondO bond.A single cell with the configuration of PBFCN_(0.1)-Sm_(0.2)Ce_(0.8)O_(1.9)(SDC)|SDC|Ba_(0.5)Sr_(0.5)Co_(0.8)Fe_(0.2)O_(3−δ)(BSCF)-SDC achieves an extremely low polarization resistance of 0.0163Ωcm^(2)and a high peak power density of 740 mW cm^(−2)at 800℃.The cell also shows stable operation for 120 h in H_(2)with a constant current density of 285 mA cm^(−2).Furthermore,employing wet C_(2)H_(6)as fuel,the cell demonstrates remarkable performance,achieving peak power densities of 455 mW cm^(−2)at 800℃and 320 mW cm^(−2)at 750℃,marking improvements of 36%and 70%over the cell with(PrBa)_(0.95)(Fe_(0.9)Nb_(0.1))_(2)O_(5+δ)(PBFN)-SDC at these respective *** discovery emphasizes how temperature influences alloy nanoparticles exsolution within doped layered perovskite ferrites materials,paving the way for the development of high-performance ceramic fuel cell anodes.

关键词： Solid oxide fuel cell Anode Ethane fuel Nanoparticle Exsolution Layered perovskite Ferrites

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POLQ基因敲除293T细胞系的构建及其在外源基因定点整合中的应用

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中国生物工程杂志 2024年第5期44卷 40-55页

作者：王瑶姜志洋蔡军雨樊榕榕贾姗姗冯健男石艳春王晶郑源强内蒙古医科大学内蒙古自治区分子生物学重点实验室呼和浩特010058 军事科学院军事医学研究院毒物药物研究所国家安全特需药品全国重点实验室北京100850

目的:利用CRISPR/Cas9技术构建POLQ基因敲除293T细胞系,并探讨该敲除细胞系在外源基因定点整合方面的应用。方法:构建靶向POLQ基因的pX330-sgRNA打靶载体,通过T7EI酶切验证,选取打靶效率最高的载体,转染293T细胞;利用流式细胞分选术、... 详细信息

目的:利用CRISPR/Cas9技术构建POLQ基因敲除293T细胞系,并探讨该敲除细胞系在外源基因定点整合方面的应用。方法:构建靶向POLQ基因的pX330-sgRNA打靶载体,通过T7EI酶切验证,选取打靶效率最高的载体,转染293T细胞;利用流式细胞分选术、稳定单细胞克隆培养、TA克隆测序及蛋白质印迹等方法验证POLQ敲除情况;利用靶向AAVS1和FBL位点的含GFP/mCherry报告基因同源打靶载体,评估敲除的293T POLQ-/-细胞系在外源基因定点整合效率的变化,并通过测序方式验证供体报告载体是否定点整合到基因组中;最后分析POLQ敲除对293T细胞增殖和存活率的影响。结果:成功在293T细胞中稳定敲除POLQ基因;通过报告基因实验验证,敲除细胞系中外源基因定点整合效率平均提高2~7倍,且敲除POLQ基因对293T细胞系增殖和存活率没有明显影响。结论:成功利用CRISPR/Cas9技术构建具有高效定点整合能力的POLQ基因稳定敲除293T细胞系,为进一步利用该细胞系高效制备稳定整合外源基因(包括抗体基因)工程化细胞系奠定基础。

关键词： CRISPR/Cas9 POLQ 293T细胞基因敲除定点整合

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Weakly-supervised instance co-segmentation via tensor-based salient co-peak search

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Frontiers of Computer Science 2024年第2期18卷 83-92页

作者： Wuxiu QUAN Yu HU Tingting DAN junyu LI Yue ZHANG Hongmin cai School of Computer Science Guangdong Polytechnic Normal UniversityGuangzhou 510665China School of Computer Science and Engineering South China University of TechnologyGuangzhou 510006China

Instance co-segmentation aims to segment the co-occurrent instances among two *** task heavily relies on instance-related cues provided by co-peaks,which are generally estimated by exhaustively exploiting all paired candidates in point-to-point ***,such patterns could yield a high number of false-positive co-peaks,resulting in over-segmentation whenever there are mutual *** tackle with this issue,this paper proposes an instance co-segmentation method via tensor-based salient co-peak search(TSCPS-ICS).The proposed method explores high-order correlations via triple-to-triple matching among feature maps to find reliable co-peaks with the help of co-saliency *** proposed method is shown to capture more accurate intra-peaks and inter-peaks among feature maps,reducing the false-positive rate of co-peak *** having accurate co-peaks,one can efficiently infer responses of the targeted *** on four benchmark datasets validate the superior performance of the proposed method.

关键词： weakly-supervised co-segmentation co-peak tensormatching deep network instance segmentation

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基于GRU网络的仿优秀驾驶员换道轨迹模型研究

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交通工程 2024年第7期24卷 24-29,43页

作者：汪小渟刘长玉王俊彦蔡骏宇李永博星际空间(天津)科技发展有限公司天津300384 北京市首都规划设计工程咨询开发有限公司北京100000 镇江高专江苏镇江212028 江苏大学江苏镇江212013 天津市网联智能交通技术有限公司天津300051

换道是智能汽车在道路上行驶时必不可少的操作。传统换道模型大多基于数学公式或者车辆动力学、运动学模型,从而忽略驾驶员在实际驾驶过程中的感知与决策能力,生成的轨迹与实际换道轨迹区别很大。本文提出基于GRU网络的仿优秀驾驶员换... 详细信息

换道是智能汽车在道路上行驶时必不可少的操作。传统换道模型大多基于数学公式或者车辆动力学、运动学模型,从而忽略驾驶员在实际驾驶过程中的感知与决策能力,生成的轨迹与实际换道轨迹区别很大。本文提出基于GRU网络的仿优秀驾驶员换道轨迹预测模型,利用处理时间序列数据有独特的能力,从优秀驾驶员自身的驾驶特性出发,结合车辆动力学参数,结果表明GRU模型的MAPE为0.044,分别比LSTM和Bi-LSTM降低了24.14%和29.03%;RMSE为0.0111,分别比LSTM和Bi-LSTM降低了0.89%和9.76%,且GRU模型的一致性指数D值更接近1。该模型预测出的换道轨迹与实际轨迹基本一致,能准确地模拟优秀驾驶员的换道轨迹,精度较高,保证安全性的同时兼顾舒适性。

关键词：换道轨迹优秀驾驶员模型深度学习 GRU网络

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Single depth image 3D face reconstruction via domain adaptive learning

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Frontiers of Computer Science 2024年第1期18卷 259-261页

作者： Xiaoxu cai Jianwen LOU Jiajun BU junyu DONG Haishuai WANG Hui YU College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310013China School of Creative Technologies University of PortsmouthPortsmouth PO12DJUK College of Computer Science and Technology Ocean University of ChinaQingdao 266100China

1 Introduction In this paper,we propose a novel domain-adaptive reconstruction method that effectively leverages deep learning and synthetic data to achieve robust 3D face reconstruction from a single depth *** method applies two domain-adaptive neural networks for predicting head pose and facial shape,*** networks undergo training with a customized domain adaptation strategy,using a combination of auto-labeled synthetic and unlabeled real data.

关键词： networks image learning

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基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法

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中国电力 2019年第4期52卷 104-110页

作者：周自强纪扬苏烨蔡钧宇国网浙江省电力科学研究院浙江杭州310014 浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

随着电力行业的不断发展,髙压电缆的铺排以及地下电缆隧道的建设与维护逐渐成为该领域中的热点问题之一。将迁移学习的核心思想与经典的卷积神经网络(LeNet5)相结合,提出了一种基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法,实现了... 详细信息

随着电力行业的不断发展,髙压电缆的铺排以及地下电缆隧道的建设与维护逐渐成为该领域中的热点问题之一。将迁移学习的核心思想与经典的卷积神经网络(LeNet5)相结合,提出了一种基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法,实现了电缆隧道内部电源箱、风机等设备的锈蚀识别。该算法基于Tensorflow框架,能够有效地解决训练样本不足、训练时间冗长以及识别精度不髙的问题。通过引人4种经典的目标识别算法进行对比实验,进一步验证了所提方案在网络训练时间以及识别精确度上的优势,为后续电缆隧道巡检机器人系统的构建提供了坚实的理论基础与实验支撑。

关键词：迁移学习卷积神经网络电缆隧道锈蚀识别 Tensorflow框架故障诊断与定位

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国产分散控制系统主要性能测试对比

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热力发电 2022年第3期51卷 191-198页

作者：卢化蔡钧宇蔡萍萍苏烨李飞杭州意能电力技术有限公司浙江杭州310014 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院浙江杭州310014

对国内各大厂家分散控制系统(DCS)主要性能和应用功能进行测试,选用4套国产自主可控DCS、4套国产其他DCS及1套进口DCS,对控制器和网络切换稳定性、数据采集实时性、抗干扰能力、电源适应性、专用功能块的适用性以及系统其他主要特性进... 详细信息

对国内各大厂家分散控制系统(DCS)主要性能和应用功能进行测试,选用4套国产自主可控DCS、4套国产其他DCS及1套进口DCS,对控制器和网络切换稳定性、数据采集实时性、抗干扰能力、电源适应性、专用功能块的适用性以及系统其他主要特性进行测试对比。测试结果表明:在主要性能及应用功能方面,国产自主可控DCS与进口DCS已基本无差距;大部分自主可控DCS处理器运行速度、网络传输实时性及抗干扰性优于进口DCS,处理器切换稳定性整体与进口DCS齐平;各大厂家DCS主要性能和应用功能均已基本满足要求,部分指标高于行业标准要求,如在实际应用基础上对系统易用性进行加强,则国产DCS的使用效果会更好。

关键词：分散控制系统测试对比国产控制器主要性能应用功能

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基于RBF神经网络的车辆安全换道时机决策模型研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第11期33卷 47-51,80页

作者：王俊彦蔡骏宇镇江市高等专科学校交通学院江苏镇江212000 江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013

为了帮助驾驶人正确决策车辆换道时机,使用了一种模式识别方法——RBF神经网络,建立了车辆换道时机决策模型。模型可以预测车辆换道的安全性,从而保证驾驶人和车辆的安全。对车辆换道时机决策的影响因素进行了分析,提出了11个现代传感... 详细信息

为了帮助驾驶人正确决策车辆换道时机,使用了一种模式识别方法——RBF神经网络,建立了车辆换道时机决策模型。模型可以预测车辆换道的安全性,从而保证驾驶人和车辆的安全。对车辆换道时机决策的影响因素进行了分析,提出了11个现代传感器容易获取的影响参数,并作为RBF神经网络的输入变量。模型的学习和测试运用了大量的车辆行驶数据,实验结果显示:11个参数的RBF神经网络模型预测精度较高,可以达到87.9%,高于7个参数模型的81.8%;随着模型精度的不断提高,在驾驶主动安全系统和智能车辆无人驾驶系统中,本文模型也可以起到关键的作用。

关键词：公路运输决策模型 RBF神经网络车辆换道智能车辆

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