原位法制备NiCo2O4/泡沫镍复合电极材料

以纳米镍钴氧化物为研究对象,采用均相共沉淀的方法原位制备出纳米NiCo2O4/泡沫镍的复合电极,探讨了不同镍、钴母盐,不同反应温度及不同反应物离子浓度比对NiCo2 O4的电化学性能的影响.结果表明:硫酸盐做母盐,反应温度为120℃,原料配比(n(Ni2+)+n(Co2+):n(CO(NH2)2)=1:20的条件下制备的NiCo2 O4样品电容性测试效果最好.在循环伏安曲线测试中,扫描速率5mV/s时比电容为703.125F/g,增大扫描速率到50mV/s时比电容为671.875F/g,比电容损失率为4.44％.溶液内阻为0.15Ω,电荷传递电阻为0.65Ω.     

DNA功能化碳纳米管电极的制备及与青蒿素相互作用的研究

单壁碳纳米管(SWCNTs)通过羧基和氨基形成酰胺共价键联上了DNA,从而制得DNA生物功能化的碳纳米管修饰电极.傅立叶红外光谱表明DNA共价结合在SWCNTs上,同时用SEM表征了研究电极的形貌.循环伏安法(CV)研究表明,DNA修饰电极反应过程属于扩散控制过程.与青蒿素的相互作用研究结果表明,SWCNTs上的DNA分子具有生物活性,且能与其它生物分子发生相互作用.     

热计量远传收费管理系统设计

本文主要阐述了“热计量远传收费管理系统”的设计基于.NET平台、C#开发语言、采用C/S模式、SQLSERVER2005数据库.结合供热收费实际情况,系统具有用户档案信息、系统设置、热费设置、用户交费、特殊业务、抄收管理、费用结算、查询统计、系统日志等功能.通过M-bus/PLC/GPRS/Internet/掌上机抄表方法,将一系列的操作过程紧密给合起来.实现两部制热价体系,有利于推行供热计量收费改革,形成了一套完整独特的管理系统,它将成为供热公司的规范收费、加强管理、提高服务档次必备的管理系统.     

代表性博文选择的博客兴趣建模

随着博客信息源成指数级的增长,在博客空间中的信息检索,知识发现等任务正面临着巨大的挑战.博客特有的格式为以博客为载体的数据挖掘任务带来不便.本文提出挑选最具代表性的m个博文构成的博文集对博客兴趣建模,挑选的标准保证博文集中博文的重要性和主题多样性,并根据这两个指标来构造博文评估函数,将其转换成实例选择优化问题求解.实验以博客分类为目标,表明通过本文方法预处理后的博客,能够降低时间复杂度,提高分类准确率.     

一种基于隐语义模型的协同过滤算法

传统的协同过滤算法忽略了用户对项目的兴趣度这一重要特征,对此提出了一种新的概率生成模型.综合考虑了用户对项目的兴趣度和用户对项目的评分模式两种因素,并在此基础上设计了一种度量指标进行推荐,实验证明与传统的协同过滤算法相比,该方法能够获得更好的推荐效果.     

兆瓦级脉冲间歇整流装置热分析

脉冲间歇整流装置多适用于短时大功率脉冲工作的应用场合,采用功率二极管或晶闸管作为其主功率器件。该装置在运行过程中产生的功率损耗将显著抬升器件结温,需合理设计散热系统以确保装置安全可靠运行,但针对该类装置的热分析方法却鲜见报道。以某型兆瓦级脉冲间歇整流装置为例,基于热电比拟关系,综合运用流体分析、暂态热分析、曲线拟合等手段,从功率单元热参数提取、换热器模型建立、热源计算等方面递进地为该装置进行热分析,建立全局热阻抗网络。所提出的全局热阻抗网络模型可对不同工况下器件结温、散热器温度等进行预测,装置出厂试验结果证明了该模型的有效性。     

基于读者视角的文本情感分类

从读者的角度对文本情感进行分类.训练样本集以新闻文章作为样本实例,以文章后读者的投票信息作为样本类别标注的先验知识.针对该不完备的数据集提出了一种半监督学习的分类模型,分类方法采用朴素贝叶斯分类法和EM算法相结合.实验证明该方法不仅简单有效,而且具有较高的分类性能.     

原子吸收光谱分析食品内重金属前处理技术进展

该文综述了原子吸收光谱分析食品内重金属前处理技术的两个重要环节:样品消解环节、样液富集环节,将上述两个环节的常规方法和改进技术分别进行比较。重点对改进技术进行了评述,讨论了原子吸收光谱分析食品内重金属的前处理技术的发展方向。     

薄膜行业MES解决方案

本文主要介绍了薄膜行业MES的解决方案,包括薄膜行业的现状及特点,MES的设计思想及原则,针对薄膜行业MES系统的整体架构、功能模块,以及MES与ERP、PCS的接口。     

基于时间感知的地点推荐算法

基于位置社交网络的服务层出不穷,而地点推荐系统是其最主要的应用之一。目前地点推荐算法均致力于提高用户对地点的兴趣度预测,没有考虑时间因素对推荐结果的影响。事实上人们是否访问某一地点,与其所处的时间是紧密相关的。因此提出了一种概率模型,在统一的框架下将用户的兴趣度、用户所处时间和地点自身的流行度三个因素综合考虑,并在真实的数据集Foursquare上进行了测试。实验表明,与其他的方法相比,本方法能够获得更好的推荐效果,增强了用户体验。