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1.
采用水热法合成了Dy3+和Eu3+共掺杂的NaY(WO4)2上转换荧光粉,用XRD, SEM和荧光光谱(PL)等方法对不同干燥方式所得样品的晶体结构、微观形貌、晶粒尺寸及上转换发光性能进行了分析。结果表明,合成样品均为四方白钨矿结构的NaY(WO4)2,空间群为I41/a,掺入Dy3+和Eu3+未改变基质晶格;常规干燥、喷雾干燥、冷冻干燥及真空干燥后荧光粉的尺寸分别为817.91, 486.04, 388.74和349.82 nm,真空干燥的样品分散性最好。在793 nm近红外光激发下,冷冻干燥样品的上转换发光性能最佳,与干燥过程中粉体团聚程度减弱及表面层缺陷减少有关。576 nm处的黄光发射峰来自Dy3+的4F9/2→6H13/2跃迁,595 nm处的橙光、616和655 nm处的红光发射峰分别归属于Eu3+的5D0→7F1, 5D0→7F2和5D0→7F3跃迁。荧光粉的CIE色坐标均位于红光区,表现出良好的红光发射特性,在发光二极管和彩色显示等光电领域具有潜在应用价值。 相似文献
2.
煤炭销售的计算机管理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了常规煤炭销售中存在的弊端和问题 ,介绍了采用计算机管理的方法以及由此产生的经济和社会效益。 相似文献
3.
关昕 《重庆科技学院学报(社会科学版)》2010,(12):121-122,130
接受理论的基本观点对儿童文学翻译研究也具有一定的启发和借鉴作用:译者在翻译的过程中不仅要尊重原文和原作者.也要尊重译文的目标语读者--儿童,充分考虑儿童读者的期待视野,从而实现原文与译者期待视野、译文与儿童读者期待视野之间的视野融合. 相似文献
4.
针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵,而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷,提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数,充分利用图像特征相似性信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中,采用Nystrom逼近策略近似估计相似性矩阵及其特征向量,大大减少了求解相似性矩阵的运算复杂度,降低了内存消耗。对得到的低维向量子空间采用一种新型的聚类算法——近邻传播聚类算法进行聚类,避免了传统谱聚类采用K-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺陷。实验表明该算法获得了比传统谱聚类算法更好的分割效果。 相似文献
5.
采用水热法合成出Nd~(3+)/Yb~(3+)/Tm~(3+)共掺杂NaY(WO_4)_2纳米晶。通过X射线衍射、扫描电子显微镜、红外光谱、荧光光谱等,对合成样品的晶体结构、形貌和上转换发光性能进行表征。结果表明:合成的样品均为纯四方相的NaY(WO_4)_2,粒径在50~55 nm之间。利用聚乙二醇(PEG-2000)作为表面活性剂制得的上转换纳米粒子,尺寸小、分散性好并且具有一定的水溶性。在808 nm近红外光激发下,观察到469 nm处的蓝光发射峰以及539 nm处的绿光发射峰,其中蓝光来自Tm~(3+)的~1G_4→~3H_6能级跃迁,绿光由Tm~(3+)的~1D_2→~3H_5跃迁产生。并研究了共掺杂体系中Nd~(3+)→Yb~(3+)→Tm~(3+)的能量传递过程及其上转换发光机理。 相似文献
6.
工控网络中的通信实时性非常重要,但普通SSLVPN一直不能很好的满足其实时性需求,为此这里提出了一套改进SSL协议的措施,并依据这些措施构建了一个并行部署2台SSLVPN的新模型,分析了改进SSL协议的各个措施。通过引用基础数据计算出了模型改进前后的系统耗时,由此得出了新模型的实时性改善度为1.5,时间节省率为33%;最后补充介绍了该模型有待进一步研究的一些技术课题,展望了其应用前景。 相似文献
7.
8.
电子政务是现代政府办公的理想状态,使用方便,同时能大大提高政府办公效率。但是当今世界电子政务运用并不广泛,其原因就是在于电子政务的安全性,至今没有一个较为合理的安全方案。以往的数字签名多采用RSA算法,随着分解大整数方法的进步及完善、计算机速度的提高以及计算机网络的发展,RSA算法已无法保证系统安全性,提出一种适于电子政务的数字签名方案,从安全性、执行速度等方面论证了该方案的可行性。 相似文献
9.
MediaRing Talk是新一代的Internet语音通讯 软件,通过安装MediaRing Talk和登录Inter-net网,你可以实现PC to PC、PC to Phone的IP电话。如果你已经连接到了Internet,则你可以直接接听使用MediaRing Talk的一方拨打的IP电话。 系统要求 要使用MediaRing Talk,电脑系统最低要求如下: Windows 95/98/NT操作系统 Intel奔腾166 MHz以上处理器 16 MB Ram(推荐32MB) 7 MB空余的硬盘空间 一个… 相似文献
10.
下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模。本文通过对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network, SST-RNN)用于下一个兴趣点推荐。该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐。通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了30.72%和17.26%。 相似文献