低共熔溶剂中超疏水结构的一步电沉积制备及性能研究

目的 实现电沉积镀层表面微纳分级结构的简单构筑,赋予其优异的超疏水特性。方法 以氯化胆碱-尿素低共熔溶剂为溶剂,加入一定比例的氯化镍和硬脂酸溶解后得到电解液,通过调节电沉积时间得到一系列不同形貌的硬脂酸镍镀层。利用SEM、FTIR和XPS等表征技术研究了沉积时间对所制备镀层形貌和组成的影响,利用接触角测量仪探究了不同形貌硬脂酸镍的超疏水性和化学稳定性,利用电化学工作站考察了超疏水镀层的耐腐蚀性。结果 在低共熔溶剂中通过一步电沉积法得到不同形貌结构的硬脂酸镍镀层,其表面形貌与沉积时间密切相关。沉积初期呈现纳米片状结构,随着沉积进行,硬脂酸镍纳米片逐渐堆积、交叉,最终形成花状微纳分级结构。得益于其独特的微纳分级结构和自身低表面能特性,花状硬脂酸镍镀层不仅具有优异的超疏水性(θWCA=(157.3±1.9)°,θSA=(3.6±1.1)°)和自清洁特性,还对强酸、强碱以及盐溶液表现出优异的化学稳定性。与纳米片状和零散花状的硬脂酸镍相比,花状微纳分级结构的硬脂酸镍的耐腐蚀性(Jcorr=1.75×10⁻⁶ A/cm²)分别提高了20倍和7倍。结论 以低共熔溶剂为电解液,通过控制沉积时间可实现镀层表面微纳分级结构的调控与构筑,进而获得性能优异的超疏水镀层。     

基于深度学习特征表示协同过滤算法

在推荐系统中,单一的学习矩阵分解的内积交互或者利用深度神经网络来捕获用户与项目交互,不足以有效地学习用户与项目的潜在特征.针对这一问题,提出一种在显式反馈与隐式反馈基础上,称为基于深度学习特征表示的协同过滤算法(DLFeaCF).该模型首先学习用户与项目的内积与外积交互;然后在内积的基础上,从隐式映射与特征映射两个方面再利用多层感知机(MLP)的非线性交互学习能力去获取用户与项目的全局特征;同时在外积的基础上,利用CNN学习捕获用户与项目的局部特征;最后在融合层组合特征并获得预测分数.在真实的MovieLens数据集上进行实验,表明DLFeaCF模型能获得更好的推荐性能.     

二元拟渐近独立随机变量和的精确大偏差

随机变量序列和的尾概率性状研究是保险精算领域的热门问题之一,而随机变量序列和的精确大偏差则精确刻画了其尾概率的极限性态．研究长尾上的带有二元拟渐近独立的不同分布随机变量序列和的精确大偏差,并分别得到随机变量序列的确定和及随机和的一致变化尾概率．     

基于粒子群优化及二维映射的视频水印算法

数字视频水印算法存在的共同问题就是如何解决水印容量、鲁棒性和不可感知性三者之间的矛盾。基于此,提出一种新的H.264/AVC视频水印算法,算法利用粒子群优化算法选择嵌入载体位置并以此位置构造与水印信息之间的二维映射关系来嵌入水印信息。仿真实验结果表明所提算法能够很好地解决上述三者矛盾问题,具有较强的实用性。     

论市场经济的功利性对文化和教育的影响

作为整体社会的驱动性力量,市场经济的迅猛发展不断地改变着国家和个人的生活图谱。然而,市场经济与生俱来的功利特征,正将文化与教育的发展推向持守本真与流于异化的十字路口。在向左转还是向右转的争辩与抉择中,持守文化与教育的本真似乎已显得力不从心,而拒斥其走向异化的道路亦呈现出了重重阻障,市场经济的功利性正日趋强化着文化的商业化、教育的消费化、教师的世俗化。这深刻影响着优秀文化和优质教育的传承与弘扬,亟待以冷峻的眼光向内挖掘,以清明的头脑正本清源,以务实的方略防微杜渐。     

地方高师院校英语专业大学生就业路径探析——基于安徽省教师资格认定开放视角的思考

我国高校自1999年开始扩招,高等教育已经由"精英化"向"大众化"过渡,而就业岗位和机会并没有以同样的速度增加,造成大学生就业寒流,已是不争的事实。然而,随着安徽省作为首批国家中小学教师资格考试和定期注册改革试点省的政策的实施,地方高师院校大学生就业竞争将日趋激烈,路径诉求也将变得尤为重要。     

基于One-Stage目标检测的路面损害检测算法对比分析

针对如何方便、快速、准确地检测常见的路面损害问题,提高路面损害的检测效率,选取三种常用的One-Stage目标检测算法(SSD、YOLOv3、RetinaNet),以智能手机拍照的方式收集路面损害数据,利用LabelImg工具制作图像标签数据集,通过替换其主干网络的方式训练了6种检测模型(SSD-MobileNetv1、YOLOv3-MobileNetv1、YOLOv3-DarkNet53、YOLOv3-ShuffleNetv2、YOLOv3-ResNet50、RetinaNet-ResNet50),并采用两组不同类型的数据集(路面背景较为干净的数据集A和路面背景含有大量树枝阴影和水渍的数据集B)对上述6种模型的检测性能进行对比分析.实验结果表明:在检测精度方面,YOLOv3-ResNet50模型的检测精度高于另外5种算法模型,比YOLOv3-MobileNetv1模型提高1.6个百分点,比RetinaNet-ResNet50模型提高3.7个百分点,比YOLOv3-DarkNet53模型提高4.5个百分点;在模型参数规模方面,SSD-MobileNetv1模型最轻且参数规模最小,比YOLOv3-MobileNetv1模型减少76.9％的参数量,比YOLOv3-ShuffleNetv2模型减少21.4％的参数量;在模型漏检和误检率方面,YOLOv3-DarkNet53模型的漏检率最低(7/403),YOLOv3-MobileNetv1模型的误检率最低(8/403)、鲁棒性最好.因此YOLOv3-ResNet50算法模型适合用于路表面较为干净且精度要求较高的路面损害检测;SSD-MobileNetv1和YOLOv3-ShuffleNetv2的参数规模较小,可应用于嵌入式设备的检测;YOLOv3-MobileNetv1不易受路面条件的干扰,能够满足正常路面检测要求.     

以培养计算思维为核心的C程序设计探讨

如何培养学生计算思维能力是近年来计算机教育提出的一个重要问题。针对当前C程序设计课程教学中存在的主要问题,分析产生这些问题的主要原因,提出以培养学生计算思维为核心的C程序设计课程的可行方案。     

健康环保建筑功能涂料的研究进展

健康环保建筑功能涂料具有节约能源、节约资源、对环境友好、不产生污染等优点。介绍了光催化涂料、水性丙烯酸酯涂料、隔热保温仿石涂料等环保功能涂料,并重点阐述了光催化环保涂料。对这些涂料的制备、性能和应用进行了综述,提出了健康环保建筑功能涂料面临的主要难题及今后努力研究的方向。     

高性能二维9/7离散小波变换VLSI结构

为了降低二维小波变换中的存储消耗并同时提高电路处理速度,提出了一种二维并行的VLSI结构。通过充分挖掘二维变换中行变换和列变换之间的关系,优化了行变换核和列变换核的并行数据扫描输入方式,将9/7小波变换的中间存储降低至4N。同时,采用基于翻转格式的流水线技术,将电路的关键路径缩短至一级乘法器延时,有效地提高了电路处理速度,并通过伸缩电路合并的优化方法将乘法器个数降低至10个,从而有效地减少了硬件资源消耗。