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任务驱动型材料写作教学对策研究——以2020年全国Ⅱ卷为例

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中国科技经济新闻数据库教育 2024年第6期 0141-0144页

作者：陈怡华南师范大学广东广州510030

高考是语文教学的指挥棒。高考的改革方向很大程度上影响着语文教学的发展方向。自新高考以来,任务驱动型材料作文成为高考作文命题的一大热点,同时,任务驱动型材料作文也在与时俱进,不断更新对考生的写作要求,以适应语文教学的新发展... 详细信息

高考是语文教学的指挥棒。高考的改革方向很大程度上影响着语文教学的发展方向。自新高考以来,任务驱动型材料作文成为高考作文命题的一大热点,同时,任务驱动型材料作文也在与时俱进,不断更新对考生的写作要求,以适应语文教学的新发展。在这种情况下,如何制定更具有针对性、科学性的教学对策,提高学生多种写作思维与写作能力,以应对作文命题出现的新趋势、新发展,是极具思考意义与研究价值的语文教学问题。

关键词：任务驱动型材料作文 2020年全国Ⅰ卷语文教学

CsPb(Cl/Br)钙钛矿量子点玻璃的载流子动力学

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硅酸盐学报 2024年

作者：陈荣华林继栋陈树鑫牛伟帆林世盛陈大钦福建师范大学物理与能源学院福建省先进高温超导材料工程研究中心

全无机钙钛矿量子点因其卓越光电特性受到广泛关注，但较差的稳定性限制其实际应用。近年来，致密无机玻璃网络中原位析出钙钛矿量子点(CsPbX3@glass)具有优异稳定性，然而大部分研究致力于优化钙钛矿量子点玻璃的光学性能，对其载流子... 详细信息

全无机钙钛矿量子点因其卓越光电特性受到广泛关注，但较差的稳定性限制其实际应用。近年来，致密无机玻璃网络中原位析出钙钛矿量子点(CsPbX3@glass)具有优异稳定性，然而大部分研究致力于优化钙钛矿量子点玻璃的光学性能，对其载流子动力学的研究较为匮乏。由此，本工作借助飞秒激光超快瞬态吸收光谱(fs-TAS)探索了由于晶化温度改变导致的缺陷变化与卤素比例变化对CsPb(Cl/Br)3@glass载流子动力学的影响。研究发现，随着热处理温度升高，更多Br–从玻璃网络中扩散进入量子点晶格，导致CsPb(Cl/Br)3量子点电声耦合强度减弱，热载流子弛豫时间逐渐从140 fs增加至210 fs；当经历较高温度热处理(520 ℃)时，fs-TAS的基态漂白红侧(长波长方向)出现随时间衰减的负信号，证明新缺陷态存在，导致CsPb(Cl/Br)3@glass呈现特别长的荧光寿命。

关键词：钙钛矿量子点玻璃超快瞬态吸收光谱热载流子弛豫发光材料

红外飞秒光纤激光焊接石英玻璃与304不锈钢

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中国激光 2024年第16期 39-47页

作者：袁锦辉霍靖宇张博元王磊郑重李嘉铭郭亮罗爱平张庆茂华南师范大学信息光电子科技学院广东省微纳光子功能材料与器件重点实验室深圳市中基自动化股份有限公司深圳市青锐科技有限公司广东省工业超短脉冲激光技术企业重点实验室华南师范大学广州市特种光纤光子器件与应用重点实验室

研究探索金属与玻璃异种材料的连接技术是推动其大规模应用的关键，其中，对热膨胀系数相差大的玻璃与金属进行连接的超短脉冲激光焊接技术，对于提升精密微型器件的制造水平和应用具有重要意义。笔者利用有限元模型分析了石英玻璃与30... 详细信息

研究探索金属与玻璃异种材料的连接技术是推动其大规模应用的关键，其中，对热膨胀系数相差大的玻璃与金属进行连接的超短脉冲激光焊接技术，对于提升精密微型器件的制造水平和应用具有重要意义。笔者利用有限元模型分析了石英玻璃与304不锈钢飞秒激光焊接过程的温度场，验证了所用激光焊接工艺参数的焊接可行性。为优化飞秒脉冲激光焊接工艺参数，研究了飞秒激光焊接单脉冲能量对焊接质量的影响规律。结果表明：激光单脉冲能量对热效应有显著影响；热应力因热效应的增强而增大，当其超过石英玻璃的损伤阈值后会导致微裂纹产生，进而导致焊接样品的焊接强度降低；最佳工艺参数是激光单脉冲能量5.6μJ，重复频率500 kHz，扫描速度60 mm/s，此工艺参数下焊接样品的剪切强度最大，可达到13 MPa。对两种材料的焊接机理进行了研究，结果表明：激光焊接石英玻璃与304不锈钢实现了冶金结合；Fe、Cr在界面与SiO2可能发生了氧化还原反应，形成了Fe2O3和Cr2O3。

关键词：激光技术飞秒激光焊接异种材料焊接焊缝形貌焊接强度焊接机理

过渡金属元素掺杂对SmCo_(3)合金结构和磁性能影响的第一性原理计算

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物理学报 2024年第3期73卷 250-257页

作者：严志方诚王芳许小红山西师范大学化学与材料科学学院磁性分子与磁信息材料教育部重点实验室材料科学研究院太原030031

在稀土永磁材料中,Sm-Co基合金具有优异的高温磁性能,是目前最有发展前景的永磁材料.然而,这些合金在高温环境的实际应用中,由于其相对较低的饱和磁化强度和结构稳定性而受到限制.本研究采用Fe,Ni,Cu,Zr作为代表的过渡金属元素,通过第... 详细信息

在稀土永磁材料中,Sm-Co基合金具有优异的高温磁性能,是目前最有发展前景的永磁材料.然而,这些合金在高温环境的实际应用中,由于其相对较低的饱和磁化强度和结构稳定性而受到限制.本研究采用Fe,Ni,Cu,Zr作为代表的过渡金属元素,通过第一性原理计算,研究掺杂元素对SmCo_(3)合金结构稳定性、磁性能和电子结构的影响.计算结果表明,元素Ni,Cu和Fe的掺杂有利于提升SmCo_(3)体系结构稳定性,而元素Zr的掺杂不利于体系结构稳定性.磁性能计算表明,掺杂非磁性元素在一定程度上会降低SmCo_(3)体系的总磁矩,而掺杂磁性元素可以增大SmCo_(3)体系的总磁矩,在SmCo_(3)体系中并不是掺杂所有的磁性元素都可以增大体系总磁矩,并通过电子结构的分析阐明了其微观机制.最后筛选出了过渡元素Fe有利于提升SmCo_(3)的磁性能和结构稳定性,并在其原胞中掺杂原子百分比为0—22.22%范围内,预测了其最佳掺杂原子百分比为18.52%.

关键词： SmCo_(3)型永磁合金第一性原理计算过渡元素掺杂综合磁性能

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NiTi形状记忆合金的功能特性及其应用发展

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材料工程 2024年第2期52卷 60-77页

作者：杨超廖雨欣卢海洲颜安蔡潍锶李鹏旭华南理工大学国家金属材料近净成形工程技术研究中心广州510640 广东技术师范大学机电学院广州510665

NiTi形状记忆合金(shape memory alloys,SMAs)作为一种智能材料,具有良好的超弹性、形状记忆效应和生物相容性等功能特性,被广泛应用于航空航天、医疗器械和工程建筑等领域。其中超弹性在宏观上表现为发生较大的变形仍能恢复原形状,且... 详细信息

NiTi形状记忆合金(shape memory alloys,SMAs)作为一种智能材料,具有良好的超弹性、形状记忆效应和生物相容性等功能特性,被广泛应用于航空航天、医疗器械和工程建筑等领域。其中超弹性在宏观上表现为发生较大的变形仍能恢复原形状,且其远大于常见金属可恢复的弹性应变。形状记忆效应则是温度激励下奥氏体和马氏体两相的相互转变,根据宏观变形分为单程、双程和全程形状记忆效应。而NiTi SMAs的生物相容性体现在低弹性模量和低生物毒性等方面,可应用于正畸、矫正、心血管支架等医疗器件。为充分发挥NiTi SMAs的功能,研究者们不断开发NiTi SMAs相关的智能结构。本文简要综述了近年来研究和发展NiTi SMAs的不同功能特性及其对应的智能结构典型应用,详细介绍和讨论了NiTi SMAs的功能特性、关注问题和应用领域。同时,也对NiTi SMAs阻尼性能和储氢特性进行了阐述。最后,展望了NiTi SMAs在各领域应用上尚需重点关注的问题:利用增材制造技术调控微观结构实现超弹性的稳定性提升;通过建立本构模型为形状记忆效应的稳定应用提供理论指导,并进一步优化结构实现形状记忆效应的宏观放大;提高NiTi SMAs在生物环境里的耐腐蚀性和医疗应用推广。因此,推动NiTi SMAs在不同应用领域的个性化和功能定制化,尚需大量的跨学科研究。

关键词： NiTi形状记忆合金功能特性智能结构

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基于特征共现的无监督哈希检索算法

微电子学与计算机 2024年第5期41卷 22-30页

作者：张青露陈壹华华南师范大学软件学院广东佛山528225

现有无监督哈希检索算法的关注点在于哈希映射过程中的信息损失以及生成哈希的质量问题,忽略了图像特征本身对检索精度的影响。为进一步提高检索的精度,提出一种改进的基于特征共现的无监督哈希检索算法(Unsupervised Hash retrieval al... 详细信息

现有无监督哈希检索算法的关注点在于哈希映射过程中的信息损失以及生成哈希的质量问题,忽略了图像特征本身对检索精度的影响。为进一步提高检索的精度,提出一种改进的基于特征共现的无监督哈希检索算法(Unsupervised Hash retrieval algorithm based on Feature Co-occurrence,UHFC)。该算法共分为两个阶段:深度特征提取和无监督哈希生成。为提高图像特征的质量,UHFC在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结构的最后一层卷积后引入了共现层,用来提取特征之间的依赖关系。并用共现激活值的均值来表示共现程度,解决原共现操作存在相同两个通道的共现值不一致的问题;接着,在特征融合部分UHFC设计一种适用于共现特征融合的,结合空间注意力机制的注意特征融合方法(Attention Feature Fusion method based on Spatial attention,AFF-S)。通过注意力机制自主学习共现特征与深度特征融合的权重,降低特征融合过程中背景因素的干扰,提高最终图像特征的表达能力。最后,根据最优传输策略,UHFC采用双半分布哈希编码对图像特征到哈希码的映射过程进行监督,并在哈希层后添加一层分类层通过KL损失进一步提高哈希码所包含的图片信息,整个训练过程中无需数据集的标注,实现无监督哈希的生成。实验表明,UHFC对哈希编码质量改善较好,在Flickr25k和Nus-wide数据集上其平均均值精度(mean Average Precision,mAP)分别达到了87.8%和82.8%,相比于baseline方法分别提高了2.1%与1.2%,效果明显。

关键词：图像检索注意特征融合共现特征无监督哈希

通过Mo掺杂诱导低Li/Ni混排程度增强Li_(1.2)Ni_(0.13)Fe_(0.13)Mn_(0.54)O_(2)可逆容量与循环稳定性

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物理学报 2024年第2期73卷 302-309页

作者：冉沛林吴康赵恩岳王芳卫毋志民重庆师范大学物理与电子工程学院重庆401331 松山湖材料实验室东莞523808 中国科学院物理研究所北京凝聚态物理国家研究中心北京100190

富锂层状氧化物因能量密度高和成本低,有望成为下一代锂离子电池正极的重要候选材料.然而,富锂正极材料中阴离子氧化还原反应使晶格氧不稳定,导致电压衰减和不可逆容量损失.尽管铁代无钴富锂材料可以实现较少的电压衰减,但存在严重的阳... 详细信息

富锂层状氧化物因能量密度高和成本低,有望成为下一代锂离子电池正极的重要候选材料.然而,富锂正极材料中阴离子氧化还原反应使晶格氧不稳定,导致电压衰减和不可逆容量损失.尽管铁代无钴富锂材料可以实现较少的电压衰减,但存在严重的阳离子混排和较差的动力学.采用一种简单易行的高价离子掺杂策略,在Li_(1.2)Ni_(0.13)Fe_(0.13)Mn_(0.54)O_(2)(LNFMO)中掺入Mo元素,拓宽了锂层间距,为Li^(+)的传输提供了更宽的通道,改善了Li^(+)的扩散动力学,有效抑制了阳离子混排,进一步稳定了层状结构.得益于此,Mo掺杂后的富锂材料表现出显著增强的电化学性能,在0.2 C电流密度下表现出209.48 mAh/g的初始放电比容量.1C下的初始放电比容量从137.02 mAh/g提高到165.15 mAh/g;循环300次后,仍有117.49 mAh/g的放电比容量,电压衰减由2.09 mV/cycle降低为1.66 mV/cycle.本文对Mo掺杂后的正极材料进行了系统表征并揭示了循环稳定的机理,为高性能富锂正极材料的设计提供了重要参考.

关键词：锂离子电池富锂层状氧化物正极材料阳离子混排

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基于神经辐射场的室外去遮挡快速重建算法

微电子学与计算机 2024年第5期41卷 31-39页

作者：侯立培陈壹华华南师范大学软件学院广东广州510631

三维重建和渲染是虚拟现实的关键技术,如何提高三维重建的质量并降低三维重建的成本是虚拟现实的重要问题。神经辐射场可以在保证高质量重建的同时降低重建的门槛,使得用户仅仅通过手机相机等移动设备采集多视角图像,就可以重建出照片... 详细信息

三维重建和渲染是虚拟现实的关键技术,如何提高三维重建的质量并降低三维重建的成本是虚拟现实的重要问题。神经辐射场可以在保证高质量重建的同时降低重建的门槛,使得用户仅仅通过手机相机等移动设备采集多视角图像,就可以重建出照片级真实度的物体和场景。然而神经辐射场的重建效果依赖于实验室理想环境中采集的数据。在真实室外环境中,重建场景中会出现暂态物体遮挡,并且用户对重建的速度有较高的要求,这两点神经辐射场均不能很好地处理。针对这两点局限,提出了一种神经辐射场的改进模型FoRF,结合多分辨率哈希编码并修改网络结构以加快建模速度,引入暂态嵌入以处理神经辐射场无法处理暂态物体遮挡的问题。分别在开源数据集、手机拍摄的数据集上进行了实验。实验结果证明了本文模型能够使用移动设备采集的图像重建场景,并具有快速建模和消除暂态物体遮挡对重建结果影响的能力。

关键词：神经辐射场三维重建渲染深度学习

基于分离训练与图像去噪的频率域彩色图像隐写方法

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微电子学与计算机 2024年第2期41卷 28-36页

作者：苏海余松森杨珊华南师范大学软件学院广东佛山528225

彩色图像隐写方法具有秘密传输、不易察觉的特性。其中,基于频率域的彩色图像隐写方法不论在传统图像隐写方法还是深度学习图像隐写方法中都取得了更好的隐写性能。然而,当前大多基于自编码器结构的彩色图像隐写模型在提升重构秘密图像... 详细信息

彩色图像隐写方法具有秘密传输、不易察觉的特性。其中,基于频率域的彩色图像隐写方法不论在传统图像隐写方法还是深度学习图像隐写方法中都取得了更好的隐写性能。然而,当前大多基于自编码器结构的彩色图像隐写模型在提升重构秘密图像能力方面均存在局限性。针对这一问题,本文基于频率域彩色图像隐写方法的现有优势,提出了一种基于分离训练与图像去噪的频率域彩色图像隐写方法,并构建了相应的隐写模型。面对自编码器的编码网络与解码网络在训练过程中的性能权衡问题,本文的隐写方法采用分离训练对默认的神经网络训练方式进行优化。除此之外,为了进一步提升重构秘密图像的质量,模型还添加了去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network,DnCNN)结构的图像去噪模块。经实验验证,本文模型生成的彩色载密图像与重构秘密图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)高达82.31 dB和39.27 dB,结构相似度(Structural Similarity Index Measure,SSIM)均达到0.99。与同类型的深度学习彩色图像隐写模型相比,提出的隐写模型不仅具有更强的不可察觉性,而且具有更好的重构秘密图像的能力。

关键词：图像隐写信息隐藏离散小波变换深度学习图像去噪