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突破性创新活动的全球动态分布及影响因素研究

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地理研究 2024年第6期43卷 1425-1442页

作者：金文纨林雄斌朱晟君宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 宁波大学浙江省陆海国土空间利用与治理协同创新中心宁波315211 宁波大学东海研究院宁波315211 北京大学城市与环境学院北京100871

在知识经济时代,越来越多国家进入创新驱动发展阶段。相较渐进性创新活动,突破性创新活动是国家改变技术路径、拓展机会窗口的重要方式。基于演化与转型理论,本文分别构建衡量国家在地理空间与技术路径维度的创新突破指标,讨论突破性创... 详细信息

在知识经济时代,越来越多国家进入创新驱动发展阶段。相较渐进性创新活动,突破性创新活动是国家改变技术路径、拓展机会窗口的重要方式。基于演化与转型理论,本文分别构建衡量国家在地理空间与技术路径维度的创新突破指标,讨论突破性创新活动全球空间分布、动态演化以及影响因素。文章主要结论如下:①在1977—2018年间,全球创新活动规模迅速扩张,呈现明显核心-边缘结构,但地理集中性整体下降。②突破地理空间的创新活动主要发生在新兴国家如中国和印度等,而突破技术路径的创新活动集中于美、德、英、法等发达国家。这反映了目前新兴国家创新活动主要源于非本地知识技术引入,在技术路径突破方面相对不足。③突破性创新活动的集聚受到国家内、外部因素的综合影响。跨国外部交流渠道与商业研发人员规模能明显影响地理空间突破性创新,而内部因素中与基础研究相关的因素则更可能促进技术路径突破性创新。未来,中国等新兴国家需要重视技术路径突破,在继续引入外部知识的同时,提高内部实现知识创新组合的技术路径突破水平。

关键词：突破性创新地理空间技术路径动态分布影响因素

Ge_(20)Se_(80-x)Te_(x)玻璃网络结构演变及理论带隙-玻璃性能评价

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物理学报 2024年第14期73卷 185-192页

作者：夏克伦管永年顾杰荣贾光仵苗苗沈祥刘自军宁波海洋研究院宁波315832 宁波大学全省先进光功能材料及器件重点实验室宁波315211

开发特殊性能红外材料是目前提升红外光学系统性能的关键,硫系玻璃作为组分-性能可调的红外材料无疑成为了热门选项.Se基与Te基玻璃涵盖中波、长波红外窗口,是最典型的红外器件应用材料之一,通过对Ge_(20)Se_(80–x)Te_(x)玻璃体系的结... 详细信息

开发特殊性能红外材料是目前提升红外光学系统性能的关键,硫系玻璃作为组分-性能可调的红外材料无疑成为了热门选项.Se基与Te基玻璃涵盖中波、长波红外窗口,是最典型的红外器件应用材料之一,通过对Ge_(20)Se_(80–x)Te_(x)玻璃体系的结构与性能分析,阐述了Te含量对该玻璃体系结构与性能演变的规律.随着Te含量的增大,玻璃转变温度(Tg)受网络结构及平均键能的影响先升高后降低,密度与折射率近似线性的梯度增高,阿贝数逐渐增大,而维氏硬度几乎不随Te含量的变化而变化,断裂韧性随Te含量的增大而降低.针对平均配位数无法评价两种及以上同族元素组成的玻璃体系问题,成功建立了理论带隙-玻璃性能评价体系,并对Ge_(20)Se_(80–x)Te_(x)玻璃体系的密度、折射率、阿贝数、断裂韧性等参数与理论带隙建立了函数关系,该体系可用于快速评估玻璃组分与性能.

关键词：红外材料硫系玻璃理论带隙玻璃性能

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多伦多大学“教育领导与政策”专业博士培养经验与启示

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东南大学学报(哲学社会科学版) 2024年第S1期 63-67页

作者：肖中亿耿有权东南大学学习科学研究中心

为促进我国教育博士学位的建设与发展，文章分析并总结了多伦多大学安大略教育研究院教育领导与政策教育博士项目在培养目标、考核招生、课程设置、交流指导、实践训练、考核评价等方面的人才培养经验。在此基础上，文章结合我国教育博... 详细信息

为促进我国教育博士学位的建设与发展，文章分析并总结了多伦多大学安大略教育研究院教育领导与政策教育博士项目在培养目标、考核招生、课程设置、交流指导、实践训练、考核评价等方面的人才培养经验。在此基础上，文章结合我国教育博士办学实际，提出以下几点启示与思考：重点突出人才实践创新能力的培养；加大入学申请考核力度，建立健全中期考核制度；开设跨学科专业，加强方法训练，控制授课规模。

关键词：多伦多大学安大略教育研究院教育博士培养特色

热处理对新型Ti-6Al-2Mo-2V-3Nb-2Fe-1Zr合金力学性能的影响

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材料研究学报 2024年第7期38卷 519-528页

作者：彭文飞黄巧东 Moliar Oleksandr 董超琪汪小锋宁波大学机械工程与力学学院宁波315211 宁波大学浙江省零件轧制成形技术研究重点实验室宁波315211 宁波大学冲击与安全工程教育部重点实验室宁波315211

研究了固溶、固溶+单级时效和固溶+双级时效三种热处理制度对Ti-6Al-2Mo-2V-3Nb-2Fe-1Zr合金的微观组织和力学性能的影响。结果表明,这种合金热处理前的组织为双态组织,由初生α_(p)相、次生α_(s)相和β相组成,其中初生α_(p)相的体积... 详细信息

研究了固溶、固溶+单级时效和固溶+双级时效三种热处理制度对Ti-6Al-2Mo-2V-3Nb-2Fe-1Zr合金的微观组织和力学性能的影响。结果表明,这种合金热处理前的组织为双态组织,由初生α_(p)相、次生α_(s)相和β相组成,其中初生α_(p)相的体积分数为22%,次生α_(s)相的体积分数为21%;在双相区固溶后,合金原来的热轧态α_(p)和α_(s)相部分转变为β相,其组织由亚稳β相、等轴状初生α_(p)相和粗大片状的次生α_(s)相组成;单级时效后,β相中析出了大量均匀分布的纳米细针状次生α_(s)相;双级时效后α相的体积分数显著提高,随着时效时间的增加初生α相和次生α相的晶粒尺寸逐渐增大。准静态拉伸实验结果表明,与热轧态试样相比双相区固溶态试样的延伸率显著提高,但是屈服强度明显降低;单级时效后试样的强度显著提高,强度-塑性平衡更佳;与热轧态试样相比,双级时效后试样的延伸率有所降低,随着时效时间的增加合金的强度降低而延伸率提高。用加工硬化率曲线解释了不同热处理的钛合金应变硬化率的变化趋势,并基于实验结果拟合了修正的Hall-Petch模型,与实验结果吻合较好。

关键词：金属材料 α+β钛合金热处理微观组织力学性能

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基于图神经网络的小样本学习方法研究进展

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 856-876页

作者：杨洁祎董一鸿钱江波宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 浙江省移动网络应用技术重点实验室(宁波大学) 浙江宁波315211

小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用... 详细信息

小样本学习(few-shot learning,FSL)旨在利用少量样本学习得到解决问题的模型,为解决应用场景中样本量少或标注样本少的问题.图神经网络(graph neural network,GNN)由于其在许多应用中的卓越性能引起了极大的关注,许多学者开始尝试利用图神经网络进行小样本学习,基于图神经网络的方法在小样本领域取得了卓越的成绩.目前与基于图神经网络的小样本学习方法相关的综述性研究较少,缺乏该类方法的划分体系与介绍性工作,因此系统地梳理了当前基于图神经网络的小样本学习的相关工作:概括了小样本学习的图神经网络方法的概念,根据模型的基本思想将其划分为基于节点特征、基于边特征、基于节点对特征和基于类级特征的4类方法,介绍了这4类方法的研究进展;总结了目前常用的小样本数据集和代表性模型在这些数据集上的实验结果,归纳各类方法主要的研究内容和优劣势;最后概述了基于图神经网络的小样本学习方法的应用和面临的挑战,并展望其未发展方向.

关键词：小样本学习图神经网络元学习度量学习迁移学习

Tufting复合材料预制体成形及数值仿真研究进展

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复合材料学报 2024年第9期41卷 4701-4719页

作者：申皓玛日耶姆·阿卜力米提李志辉祁欣黄晋扬州大学机械工程学院北京流体动力科学研究中心

三维复合材料因其优异的抗分层能力，在航空航天等领域具有巨大的应用价值，近年来受到了国内外研究者的广泛关注。然而，传统三维复合材料制造周期长，工艺复杂度高，曲面成形难度大，已成为制约三维复合材料构件应用推广的关键难题之... 详细信息

三维复合材料因其优异的抗分层能力，在航空航天等领域具有巨大的应用价值，近年来受到了国内外研究者的广泛关注。然而，传统三维复合材料制造周期长，工艺复杂度高，曲面成形难度大，已成为制约三维复合材料构件应用推广的关键难题之一。Tufting缝合(亦称“簇绒缝合”)是一种工艺简单的单边缝合技术，其缝合线非互锁的结构特征使Tufting缝合后的三维预制体在曲面上无缺陷成形变为可能。本文首先对Tufting缝合工艺的发展历程和Tufting缝合复合材料的结构特征进行了概述，其次梳理了现有关于Tufting缝合预制体曲面模压成形方面的研究，重点从成形性能分析、成形缺陷定义和数字化表征手段3个方面，指出了目前研究所取得的进步和尚缺少的不足，并对Tufting缝合预制体曲面模压成形的数值模拟方法进行了总结，点明了Tufting缝合预制体成形模型的特殊性，最后展望了Tufting缝合技术在复合材料预制体成形领域未来的发展方向。

关键词： Tufting缝合/簇绒缝合三维预制体复合材料成形数值仿真曲面

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蓝光激发的KMgF_(3)∶Cr^(3+)/Ni^(2+)基透明微晶玻璃超宽带近红外发光

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发光学报 2024年第7期45卷 1134-1144页

作者：赖俊欢陈龙刘雪云宁波大学高等技术研究院浙江宁波315211 宁波海洋研究院浙江宁波315832

近红外光谱技术在食品科学、信息安全、生物医疗等重大国计民生领域的应用对近红外光源提出了越来越高的要求。研发具有高效超宽带发射的近红外光源因此成为一项重要且迫切的研究课题。本文采用熔融淬火法在氟硅酸盐玻璃体系SiO_(2)-K_(... 详细信息

近红外光谱技术在食品科学、信息安全、生物医疗等重大国计民生领域的应用对近红外光源提出了越来越高的要求。研发具有高效超宽带发射的近红外光源因此成为一项重要且迫切的研究课题。本文采用熔融淬火法在氟硅酸盐玻璃体系SiO_(2)-K_(2)CO_(3)-KF·2H_(2)O-MgF_(2)中成功析出了钙钛矿型KMgF_(3)纳米晶体。通过改变玻璃组分和热处理温度可以调控氟化物纳米晶相的析出,得到析晶和透明度最佳的微晶玻璃样品。玻璃中KMgF_(3)纳米晶体为Cr^(3+)和Ni^(2+)提供了稳定的八面体配位和低声子能量发光环境,在450 nm蓝光激发下,基于Cr^(3+)到Ni^(2+)的能量传递实现了Cr^(3+)(700~1200 nm)和Ni^(2+)(1400~1700 nm)双宽带近红外发射,并且双宽带近红外发光强度随离子掺杂浓度而可调变化。荧光光谱和荧光衰减曲线表征证明了Cr^(3+)到Ni^(2+)的能量传递过程,对应的能量传递效率为52.2%,能量传递机制为电子偶极-四极相互作用。研究结果不仅可以为系统掌握透明光学材料的超宽带发光规律提供基础数据,同时有助于设计开发低成本、高效率的近红外宽带光源。

关键词：微晶玻璃,氟化物纳米晶体,宽带近红外发光 Cr^(3+)和Ni^(2+)

基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建

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生态学报 2024年第2期44卷 497-510页

作者：张书孙超胡茗郑嘉豪刘永超宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 浙江省协同创新&宁波市高等学校协同创新中心“陆海国土空间利用与治理” 宁波315211 宁波大学东海战略研究院东海海洋生态研究中心宁波315211

沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构... 详细信息

沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数(DRSEI),细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明:(1)RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。(2)基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异(0.072),误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。(3)DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际(1986—2019年)和半月际(2019年)DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986—2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。

关键词：生态质量连续变化检测和分类算法遥感生态指数宁波市动态监测影像合成

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氧化物神经元器件及其神经网络应用

无机材料学报 2024年第4期39卷 345-358页

作者：李宗晓胡令祥王敬蕊诸葛飞中国科学院宁波材料技术与工程研究所宁波315201 宁波工程学院电子与信息工程学院宁波315211 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 中国科学院大学材料与光电研究中心北京100029 浙江大学温州研究院温州325006

目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计... 详细信息

目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计算采用数据处理与存储一体架构,有望为开发低能耗、高算力的新型人工智能技术提供重要的硬件基础。人工神经元和人工突触作为神经形态计算系统的核心组成部分,是当前研究的前沿和热点。本文聚焦氧化物人工神经元,从神经元数学模型出发,重点介绍了基于氧化物电子器件的霍奇金–赫胥黎神经元、泄漏–累积–发射神经元和振荡神经元的最新研究进展,系统分析了器件结构、工作机制对神经元功能模拟的影响规律。进一步,根据不同尖峰发射动态行为,阐述了基于氧化物神经元硬件的脉冲神经网络和振荡神经网络的研究进展。最后,讨论了氧化物神经元在器件、阵列、神经网络等层面面临的挑战,并展望了其在神经形态计算等领域的发展前景。

关键词：氧化物神经元器件类脑计算神经形态计算人工神经网络综述