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金属有机骨架(MOFs)经过二十多年的快速发展,已经合成了成千上万种,然而MOFs材料普遍具有较低的稳定性,在一定程度上限制了MOFs的发展。UiO-66的合成是MOFs材料稳定性的一个突破,其在催化领域的发展尤为迅速。本文首先介绍了理想及实际状态下UiO-66的结构特征,并说明了配体缺失导致的节点空位处的元素组成。然后综述了利用UiO-66特殊的结构特征或将其功能化用于催化反应的研究,包括节点空位、功能化节点空位、负载金属纳米颗粒、功能化配体等。最后,考虑到可以综合利用UiO-66的特殊结构,对UiO-66在未来多功能催化剂的设计合成领域所能发挥的作用进行展望。 相似文献
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目的 现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法 对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhan... 相似文献
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