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1.
近日,中国科学院福建物质结构研究所的研究团队通过串联催化策略,在局部附近多个不同的催化位点来提高CO2电还原反应(CO2RR)对乙烯的选择性。该研究成果发表于《德国应用化学》杂志。CO2RR反应对于合成乙烯等化学品具有重要意义,但受限于单一活性中心的多电子转移过程和缓慢的C-C耦合过程。该研究团队将Cu纳米颗粒均匀分散在锚定原子孤立的Ni-N位点的卟啉三嗪骨架[PTF(Ni)]上,构建了串联催化剂PTF(Ni)Cu,用于催化CO2RR反应生成乙烯。其中PTF(Ni)可以有效地将CO2还原成高浓度的CO,并随后迁移到附近的Cu位,为下一次C-C偶联和进一步生产乙烯提供高覆盖率。 相似文献
2.
针对传统数值模拟方法在实际应用中得到的数值模拟应力变化与实际相差较大的问题,开展ASR-氯盐-硫酸盐腐蚀协同作用下混凝土损伤过程数值模拟分析研究。通过ASR-氯盐-硫酸盐腐蚀协同作用下的混凝土材料取样检测、构建混凝土材料细观数值模型和混凝土损伤过程中应力传递细观数值模拟,提出一种全新的数值模拟方法。通过实验进一步证明,新的数值模拟方法与传统方法相比精度更高,更符合实际混凝土损伤变化,具有较高应用意义。 相似文献
3.
基于南京市中西医结合医院的信息化平台为例,阐述科研管理中的问题,科研管理系统和信息化平台的应用,包括项目申请及立项管理、项目过程管理、经费管理、成果统计,从而促进科研管理的准确性、时效性,促进医院可持续发展。 相似文献
4.
6.
基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类 总被引:1,自引:0,他引:1
心律不齐早期的检测和分类有十分重要的价值.然而,由于心律不齐特征不够明显、不同人体心电信号存在较大的差异性等问题,心律不齐分类技术在现实中的应用存在很大困难.针对上述问题,提出了一种基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类方法.首先,对心电信号进行马尔可夫变迁场变换将其变为二维图像;然后,迁移二维卷积神经网络训练得到普通模型;最后,使用半监督训练的方法得到特定模型,使用得到的特定模型对特定病人的心电信号进行分类.该方法从二维图像中提取更高层次的特征来提高分类性能,并有效地克服不同人体心电信号之间的差异性,增强了模型的泛化能力.遵循美国医疗器械促进协会标准,使用麻省理工学院和波士顿贝丝以色列医院心律不齐数据库中的数据,完成了心律不齐五分类,总准确率达到了97.9%,提升了心律不齐分类技术的现实应用价值. 相似文献
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