Fabrication of hierarchical PANI@W-type barium hexaferrite composites for highly efficient microwave absorption

Hexagonal barium ferries is a promising and efficient microwave (MW) absorbing material, but the low dielectric loss and poor conductivity have limited their extensive applications. In this work, a simple tactic of coating conductive polymer PANI on hexaferrite BaCo₂Fe₁₆O₂₇ is presented, wherein the dielectric properties are customized, and more significantly, the electromagnetic loss is greatly enhanced. As displayed from structural characterizations, PANI were coated equably on the surface of hexaferrite grains by an in-situ polymerization process. The outcomes exhibit the as-prepared PANI@hexaferrite composite has remarkable electromagnetic wave absorption capacity. When the thickness is 6.0 mm, the minimal RL of ?40.4 dB was achieved at 2.9 GHz. The effective absorption bandwidth (RL < ?20 dB) of 0.65 GHz, 0.53 GHz, 0.65 GHz, 0.52 GHz, 0.46 GHz and 0.39 GHz was achieved separately when the thickness ranges from 4 to 9 mm. The highly efficient MW absorbing performance of PANI@hexaferrite composite were the consequence of multiple loss mechanisms and perfect impedance matching. It is demonstrated that the PANI@hexaferrite composite with excellent MW absorption performance is expected to be potential MW absorbers for extensive applications.     

基于区块链技术的公益时间银行系统

在现有的时间银行系统中，时间币的发行功能和结算功能完全集中到一个中心节点上。这种极度中心化的功能结构，不仅存在容易发生中心节点单点失效、数据容易被篡改等信息安全问题，还存在着时间币的发行和流通缺乏透明度以及时间币的结算依赖中心化的结算机构等问题。针对这些问题，提出了一种基于区块链技术的解决方法。首先，将时间币的发行功能和结算功能从中心节点上分离出来；然后，利用具有分布式去中心化、集体维护和不可篡改等特性的区块链技术，将分离出来的发行功能逐步去中心化，将分离出来的结算功能去中心化，形成公益时间链（PWTB）；最终，PWTB利用区块链技术以去中心化的方式将时间银行系统由单个节点维护账本变成由集体维护一个分布式的共享账本，使时间币的发行和流通公开透明，时间币的结算不依赖某个中心化的节点。安全分析表明所设计的PWTB能够实现安全的信息传输与存储，以及数据的共享。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

离子液体水热法辅助合成稀土Ce掺杂ZnO纳米材料的制备及其应用研究

以1-甲基咪唑和氯代正丁烷为原料,合成1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体;以醋酸锌[Zn(Ac)2]、硫酸锌(ZnSO4)和氯化锌(ZnCl2)为锌源,在1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体和丙氨酸体系中与硝酸铈反应,经水热合成法制备得到Ce掺杂的纳米ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见光吸收光谱(UV-Vis)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱分析(XPS)和红外光谱(FT-IR)对产品进行表征。以亚甲基蓝(MB)为目标降解物,采用UV-Vis检测,考察了Ce掺杂的纳米ZnO的光催化活性。研究表明,焙烧温度对光催化的晶体结构和光催化活性产生较大的影响;2%Ce/ZnO、焙烧温度为500℃、催化时间为30 min、亚甲基蓝用量0.05 g、pH值为10时降解率可达99.5%以上。     

电场对竖直矩形微槽群润湿及表面温度的影响

微槽群在热流密度较大时会达到其毛细极限，可通过主动换热方式之一——电水动力学效应对其进行强化。本文为了研究电场对微槽群表面润湿特性和温度分布的影响，采用平板电极提供电场，蒸馏水作为工质，使用高速相机拍摄微槽内液体润湿长度，测量误差为2.97%～7.46%；使用红外热像仪拍摄电场作用下微槽群表面温度分布，测量误差为2.1%～2.39%。热流密度测量误差范围是9.66%～11.11%。结果表明：电场通过驱动微槽内流体向加热区域流动而提升其润湿性能，且较低热流密度下提升更好。因润湿性能的提升，微槽表面温度得以下降。随着电场增强，微槽横向温度分布的“波峰”、“波谷”差别加大，微槽纵向温度明显降低。当热流密度加大时，温降更为显著，1.4W/cm²热流密度、6kV电压下温降可达到30℃以上。温降的增加反映了电场对微槽的强化润湿进一步提升了微槽换热性能，且电场对较高热流情形下的微槽换热有着更为显著的强化效果。     

荷花山铅锌矿与铜陵地区其它矿床成矿控制因素的对比研究

为了探讨荷花山铅锌矿控矿因素上与铜陵地区其它矿床异同，运用宏、微观相结合，地质观察研究同位素地球化学以及流体包裹体分析相结合的方法，通过地层岩性、地质构造、特定地质体及成矿流体的来源和性质等几个方面与成矿关系的比较，揭示了这种新类型矿床的控矿因素的特点是与岩浆关系不密切的低温热液、角砾岩控矿。得出了这种新类型矿床既具有铜陵地区其它矿床的控矿因素，同时也具有自己独特的控矿因素的结论。     

Development of Core-Shell Nanoparticle Drug Delivery Systems Based on Biomimetic Mineralization

Among various drug-delivery systems, core-shell nanoparticles have many advantages. Inspired by nature, biomimetic synthesis has emerged as a new strategy for making core-shell nanoparticles in recent years. Biomimetic mineralization is the process by which living organisms produce minerals based on biomolecule templating that leads to the formation of hierarchically structured organic–inorganic materials. In this minireview, we mainly focus on the synthesis of core-shell nanoparticle drug-delivery systems by biomimetic mineralization. We review various biomimetic mineralization methods for fabricating core-shell nanoparticles including silica-based, calcium-based and other nanoparticles, and their applications in drug delivery. We also summarize strategies for drug loading in the biomolecule-mineralized core-shell NPs. Current challenges and future directions are also discussed.     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

机制砂混凝土耐磨性的主要影响因素分析及多因素计算模型

本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R₃>压碎值R₂>粗糙度R₁>抗压强度R₅>石粉含量R₄>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。