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高效稳定的Cr^(3+)离子激活石榴石型宽带近红外荧光粉的发光特性及应用研究

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发光学报 2024年第4期45卷 591-602页

作者：卜庆州汪永杰李东朔严应菊常瑛相国涛周贤菊重庆邮电大学理学院重庆400065

近红外荧光粉转换型发光二极管(NIR pc-LEDs)作为一种紧凑型光源,在近红外光谱技术领域具有广泛的应用前景。然而,开发高效稳定的近红外荧光粉一直面临巨大挑战。本研究报道了一种高效且热稳定优异的Cr^(3+)离子激活Gd_(3)Ga_(5)O_(12)(... 详细信息

近红外荧光粉转换型发光二极管(NIR pc-LEDs)作为一种紧凑型光源,在近红外光谱技术领域具有广泛的应用前景。然而,开发高效稳定的近红外荧光粉一直面临巨大挑战。本研究报道了一种高效且热稳定优异的Cr^(3+)离子激活Gd_(3)Ga_(5)O_(12)(GGG∶Cr)石榴石近红外荧光粉。在450 nm蓝光激发下,其近红外发射覆盖620~1100 nm范围,最高峰位于740 nm,半高宽为97 nm,内量子效率达54.6%。同时,该荧光粉表现出优异的热稳定性,即在425 K温度时,其近红外发射光谱积分强度为室温的106%(106%@425 K),呈负热猝灭特性。此外,通过Nd^(3+)-Yb^(3+)稀土离子共掺策略,成功实现了材料近红外发射谱带的有效拓宽和热稳定性增强(115%@425 K)。最后,将目标材料与蓝光芯片结合,封装成近红外LED器件,在320 mA电流驱动下,近红外最大输出功率可达55.5 mW,光电转换效率约为6%。以上结果表明,GGG∶Cr,Nd,Yb石榴石荧光粉是一种潜在的高功率近红外LED光源用近红外发光材料。

关键词：铬宽带近红外石榴石结构热稳定性近红外LED

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基于Na_(3)Y(VO_(4))_(2):Yb^(3+)/Er^(3+)实现高灵敏度的双模式光学测温

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发光学报 2024年第6期45卷 952-958页

作者：相国涛易园园张羽熊明徐秦玉陈红豆常瑛姚璐重庆邮电大学理学院重庆400065

基于高温固相法合成了Na_(3)Y(VO_(4))_(2):Yb^(3+)/Er^(3+)上转换发光材料,该材料在绿光区和近红外二区均表现出较强的发光强度。在绿光区,基于Er^(3+)的~2H_(11/2)→^(4)I_(15/2)和^(4)S_(3/2)→^(4)I_(15/2)跃迁进行荧光强度比光学测温,其最佳的绝对灵敏度、相对灵敏度和温度分辨率可分别达到1.7%·K^(-1)、1.2%·K^(-1)和0.027 K;在近红外二区,基于Er^(3+):^(4)I_(13/2)→^(4)I_(15/2)跃迁的Stark劈裂所进行的光学测温,其最佳的绝对灵敏度、相对灵敏度和温度分辨率分别为3.01%·K^(-1)、0.59%·K^(-1)和0.06 K。更为重要的是,在生理温度范围内,以上两种光学温度计均表现出较高的测温准确性。所有数据均表明,Na_(3)Y(VO_(4))_(2):Yb^(3+)/Er^(3+)是一种优异的光学测温材料,可在可见区和近红外二区实现高灵敏度的双模式光学测温。

关键词：稀土离子上转换发光光学测温荧光强度比

增值税进项留抵下的增值税税率与企业资产配置优化

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系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 1034-1052页

作者：李嘉明李毅博刘渝琳重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 重庆大学公共管理学院重庆400030 重庆大学公共经济与公共政策研究中心重庆400030

文章选取增值税进项留抵视角,考虑企业在增值税税率下调政策带来的税负效应和税收红利共享(或税负转嫁)效应下如何优化资产配置.税收红利共享(或税负转嫁)可影响以下价格组合:(i)不含(增值)税销售价格、购买价格;(ii)不含(增值)税销售... 详细信息

文章选取增值税进项留抵视角,考虑企业在增值税税率下调政策带来的税负效应和税收红利共享(或税负转嫁)效应下如何优化资产配置.税收红利共享(或税负转嫁)可影响以下价格组合:(i)不含(增值)税销售价格、购买价格;(ii)不含(增值)税销售价格、含(增值)税购买价格;(iii)含(增值)税销售价格、不含(增值)税购买价格;(iv)含(增值)税销售价格、购买价格.研究发现:1)销项税率下调:规模报酬递减下,企业会增多投资资本与劳动力,减少投资金融资产,否则相反;2)进项税率下调:情形(i)下,规模报酬递增且金融资产预期回报率低于附加税税率或规模报酬递减且金融资产预期回报率高于附加税税率下,企业会增多投资资本与劳动力,否则相反;情形(ii)∼(iv)下,规模报酬递减时,企业会减少投资资本与劳动力,增多投资金融资产,否则相反;3)增值税销、进项税率同时下调:情形(i)、(iii)下,规模报酬递增且金融资产预期回报率高于附加税税率时,企业会减少投资资本与劳动力,增多投资金融资产;规模报酬递减且金融资产预期回报率高于附加税税率时,企业会增多投资资本与劳动力.文章使用制造业等相关数据,模拟四种价格组合增值税税率与资产配置优化的关系以回证结论;文章也使用我国2016–2021年A股上市公司数据,发现实证结果也回证了结论.而在我国规模报酬递减的现行国情下,文章也从企业微观行为说明下调增值税税率的原因.

关键词：增值税进项留抵增值税税率下调税收红利共享(或税负转嫁) 销售、购买价格资产配置优化

随机波动驱动的异步元胞自动机及其计算通用性

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电子学报 2024年第5期52卷 1648-1656页

作者：黄鑫李佳葛亮宋伟重庆大学计算机学院

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所... 详细信息

元胞自动机被广泛认为是基于分子自组装技术制造量子计算机、纳米计算机的基本架构，而元胞自动机的复杂度直接影响其并行分布式计算效率以及物理实现的可行性.现有复杂度最低的异步元胞自动机使用3个元胞状态和3条变迁规则能够构造所有逻辑电路，具备与图灵机等价的计算通用性（图灵通用性）.为进一步降低通用异步元胞自动机的复杂度，本文提出新型电路元件以及基于该元件的逻辑电路设计方法 .不同于同步电路的逻辑门元件，新型电路元件能够有效处理信号的随机波动，对单电子隧道晶体管等纳米材料技术有积极的应用价值.据此，本文提出新的异步元胞自动机模型，该模型仅需3个元胞状态和2条规则，比现有的通用模型复杂度低.除图灵通用性外，本文通过设计大规模分布式逻辑电路，进一步证明所提的异步元胞自动机具备与所有同步元胞自动机同等的计算能力.

关键词：元胞自动机异步更新布朗运动延迟不敏感电路通用性

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

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计算机学报 2024年第4期47卷 924-946页

作者：李敏肖迪陈律君重庆大学计算机学院重庆400044

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加... 详细信息

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning,CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.

关键词：自适应高斯差分隐私隐私-效用权衡动态层级压缩通信高效个性化联邦学习隐私计算

混合沉积有机分子区域选择性生长的动力学蒙特卡罗模拟研究

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物理学报 2024年第12期73卷 330-337页

作者：汪长超聂青苗石亮陈乃波胡来归鄢波浙江工业大学理学院杭州310023 复旦大学信息科学与工程学院上海200433

由区域选择性生长方法(即分子在预图案表面的自组装技术)制备的有机微纳米图案有望在光电和全彩显示方面发挥巨大作用.而制备多色图案薄膜的有机器件依赖于两种及多种有机分子的成核分配,特别是混合沉积方法的应用有效提高了多色薄膜成... 详细信息

由区域选择性生长方法(即分子在预图案表面的自组装技术)制备的有机微纳米图案有望在光电和全彩显示方面发挥巨大作用.而制备多色图案薄膜的有机器件依赖于两种及多种有机分子的成核分配,特别是混合沉积方法的应用有效提高了多色薄膜成核的效率.本文利用动力学蒙特卡罗方法研究了两种分子间的结合能强弱对混合沉积两种分子以实现相分离式生长的影响.结果表明:当分子间结合能较弱时,两种分子表现出完全不同的相分离生长行为,绝大部分的非平面和平面分子分别沉积在电极顶部和侧面;当分子间结合能较强时,电极顶部及侧面都出现了两类分子的掺杂生长,导致了分子相分离生长的失效.研究证明了分子间的结合能会影响多种有机分子选区生长分离的效果,因此混合沉积两种有机分子时,通过适当调整分子间的结合能,在电极顶部和侧面可分别获得较纯结晶的单色薄膜,从而促进了多色有机微纳米图案在微显示等领域的进一步应用.

关键词：区域选择性生长动力学蒙特卡罗有机分子相分离

职场“佛系”:中国组织情境下的理论构建与实证检验

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心理学报 2024年第5期56卷 594-611页

作者：晏渝冯明张勇重庆大学经济与工商管理学院重庆400030

“佛系”作为传统佛文化与现代网络文化相结合的一种处世风格,已较为广泛存在于工作情境中,但管理学界尚未对其进行系统研究。本研究立足于中国组织情境,通过访谈、扎根理论研究以及问卷调查,对工作情境中佛系心态的概念和结构维度进行... 详细信息

“佛系”作为传统佛文化与现代网络文化相结合的一种处世风格,已较为广泛存在于工作情境中,但管理学界尚未对其进行系统研究。本研究立足于中国组织情境,通过访谈、扎根理论研究以及问卷调查,对工作情境中佛系心态的概念和结构维度进行了探索性研究。研究发现:工作情境中的佛系心态包括不以为意、安于现状、友善无争、顺其自然四个维度,并据此编制了测量量表。通过4个实证研究,累计调查了1335名员工,检验了量表的信度和效度。结果表明该量表有较好的信度和结构效度,预测效度研究表明工作情境中的佛系心态对员工创造力有显著的负向影响,对工作幸福感有显著的正向影响,与工作绩效无显著相关关系。

关键词：佛系扎根理论工作绩效创造力工作幸福感

基于消费者异质性偏好下车企生产决策及政府补贴影响

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管理工程学报 2024年第5期38卷 190-200页

作者：徐静黄小芹罗淑丹重庆大学经济与工商管理学院重庆400030

新能源汽车能够有效减少二氧化碳排放量、助力绿色出行,其发展和推广离不开政策支持和消费者支付意愿的提升。本文首先考虑基于消费者异质性支付意愿和绿色消费意识的车企生产决策问题,即生产何种汽车以及生产多少;其次,基于Stackelber... 详细信息

新能源汽车能够有效减少二氧化碳排放量、助力绿色出行,其发展和推广离不开政策支持和消费者支付意愿的提升。本文首先考虑基于消费者异质性支付意愿和绿色消费意识的车企生产决策问题,即生产何种汽车以及生产多少;其次,基于Stackelberg主从博弈模型,探讨社会福利最大化下的政府最优补贴政策及其对车企的影响。结果表明,消费者对新能源汽车或传统汽车的平均支付意愿高于其成本的1/2,是车企生产新能源汽车或传统汽车的必要条件;传统汽车产量与消费者对其的支付意愿之间呈倒U型关系,绿色消费意识的提高会增加新能源汽车的市场份额;车企生产新能源汽车并不是政府进行补贴的充分条件;在政府补贴后,车企在一定条件下仍然生产传统汽车;政府补贴将增加车企决策对消费者支付意愿及绿色消费意识的依赖性。

关键词：新能源汽车生产决策支付意愿绿色消费意识政府补贴

基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4751-4765页

作者：戚荣志周俊宇李水艳毛莺池河海大学计算机与信息学院江苏南京211106 河海大学理学院江苏南京211106

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition,FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使用... 详细信息

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition,FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使用平均实体向量表示作为原型的计算方式将难以捕捉语义特征相差较大的同类实体.针对上述问题,提出基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别(FEW-NER based on fine-grained prototypical networks,FNFP)方法,有助于提高小样本命名实体识别的标注效果.首先,为不同的查询集样本构造不同的非实体原型,捕捉句子中关键的非实体语义特征,得到更为细粒度的原型,提升模型对非实体的识别效果;然后,设计一个不一致性度量模块以衡量同类实体之间的不一致性,对实体与非实体采用不同的度量函数,从而减小同类样本之间的特征表示,提升原型的特征表示能力;最后,引入维特比解码器捕捉标签转换关系,优化最终的标注序列.实验结果表明,采用基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法,在大规模小样本命名实体识别数据集FEW-NERD上,较基线方法获得提升;同时在跨领域数据集上验证所提方法在不同领域场景下的泛化能力.

关键词：小样本命名实体识别细粒度原型网络小样本学习特征表示