铀矿石浓缩物的核法证学地理溯源研究现状

自20世纪90年代初开展核法证研究以来的近30年中，核法证学在分析方法、数据处理、溯源等方面都取得了重大进展，确定了铀同位素、稀土元素（REE）分布模式，Sr和Nd同位素丰度、部分杂质元素含量等可作为有效的地理溯源特征指纹信息。铀矿石浓缩物（UOC）地理溯源需结合地球化学知识寻找特征指纹信息，结合多元统计等数据处理技术对未知UOC样品的产地信息进行溯源。基于近年来的研究成果，本文对UOC的核法证地理溯源进行了详细论述，包括地理溯源特征属性分类、铀矿冶工艺对特征属性的影响、溯源案例等，以推动UOC核法证地理溯源领域的研究。     

基于可穿戴传感器数据的人体行为识别数据特征提取方法

随着可穿戴设备的发展与普及,基于可穿戴传感数据进行人体行为检测展现了巨大的研究价值.目前大多人类行为识别工作都是基于视频图像展开的,然而,使用计算机视觉技术进行人类行为识别存在2个挑战:一是很难使参与数据采集的人员在自然状态下采集真实状态下的运动数据,在开展数据采集之前往往需要对参与数据采集的人员进行培训并严格规范其采集动作,最终得到的数据将是背离真实生活的数据,其研究价值将大打折扣;二是数据采集过程中还涉及采集人员的隐私保护问题.为此,提出一种基于深度学习的数据特征提取方法.首先在灵活设置卷积核的基础上引入神经网络的分支结构多尺度提取原始数据的深度特征;然后将各分支得到的数据特征进行融合并作为下一个卷积层的输入.实验结果表明,与目前主流方法相比,该方法在MHEALTH,WHARF和USCHAD这3个标准数据集上的准确率和召回率都取得了更好的效果.此外,该方法还在2个较新数据集Stanford-ECM Dataset和DATAEGO上做了验证,结果表明该方法具有较好的泛化能力.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

国际青年日:IAEA亚洲核科学技术新学生竞赛北大核心CSCD

2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。     

“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

英国与欧洲原子能共同体签署核合作协议

英国商务能源与产业战略部(BEIS)2020年12月24日表示,英国与欧洲原子能共同体(EURATOM)签署了一项核合作协议(NCA),该协议是英国最终达成脱欧谈判的一部分,即“更广泛的英国-欧盟贸易与合作协议”。英国下议院于12月30日投票支持英国-欧盟/欧洲原子能共同体贸易与合作协议。针对英国12月31日脱离欧盟单一市场和关税同盟后,该协议确定了一项贸易框架。根据欧盟的规定,这项协议暂时生效,欧洲议会将于2021年1月对此进行表决。这份长达1246页的协议终止了英国近50年的欧盟成员资格。     

海藻酸钠/脲醛树脂复合微胶囊的缓释动力学特性

采用两步法制备海藻酸钠/脲醛树脂复合微胶囊。在树脂化阶段引入海藻酸钠(SA)参与脲醛树脂(UF)的缩聚反应形成复合壳层,制备了阿维菌素复合微胶囊。通过FTIR、TG、SEM、粒度分析等表征微胶囊的结构特征、组成成分、表观形貌、粒度分布。结果表明,SA的引入可有效改善脲醛树脂微胶囊的团聚现象,提高药物的包覆率至60%以上。释放性能研究显示,复合微胶囊的缓释能力较脲醛树脂微胶囊提高,72 d累计释放率由27.5%增至44.5%,且释放速率受pH、温度的影响,25℃下酸性介质中27d累计释放率超过50%。释放行为均可用Korsmeyer-Pappas动力学模型进行描述。