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报道了一种新型上转换染料———反式 4 [4’ (N 羟乙基 N 乙基胺基 )苯乙烯基 ] N 甲基吡啶 对甲苯磺酸盐(trans 4 [4’ (N hydroxyethyl N ethylamino)styryl] N methylpyridiniump toluenesulfonate ,简称HEASPS)DMF溶液的激光上转换性质和光限幅性质。用Z 扫描技术测得其双光子吸收截面为σ2 =4.7× 10 -4 8cm4 ·s/photon ,研究了它在DMF溶剂中的线性吸收、单光子荧光、双光子荧光和双光子激射特性 ,用再吸收效应解释了双光子荧光峰相对单光子荧光峰的红移现象 ,该染料的激射和再吸收现象相互竞争导致了双光子激射峰相对于双光子荧光峰的蓝移现象。在 10 6 4nm皮秒脉冲激光的激发下 ,可得强烈的 6 2 6nm上转换激射光 ,上转换效率最高为 15 .5 % ,从抽运光到激射光的净转换效率为 2 6 %。该染料的DMF溶液表现出明显的光限幅特性 相似文献
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考虑了一类带时变延滞和时变范数有界参数不确定性的非线性系统的鲁棒H∞控制.利用线性矩阵不等式(LMI)给出了问题可解的一个充分条件.针对该类系统,设计了一种满秩的无记忆线性状态反馈控制器. 相似文献
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施工企业提供给顾客的产品不仅限于建筑工程这种硬件产品,而且还包括产品全过程的服务提供。后者往往容易被企业在管理工作中忽视或失控,从而易造成顾客对企业产品质量的感知不适、甚至满意度或忠诚度下降。因此,企业在质量管理体系工作中建立良好的顾客关系、对企业服务加以系统管理,对于稳定和赢得顾客好感、提高市场份额有着重大的意义。 相似文献
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基于加工工艺便捷高效的板式扩散焊矩形微通道换热器,建立了以冷热直通道换热单元为研究对象的数学物理模型,研究了超临界二氧化碳(S-CO2)在不同边界条件和通道结构下的流动与传热特性。结果表明:随着雷诺数(Re)的增大,冷热直通道内的湍流增强,传热性能得到提升,流动摩擦阻力系数减小;与无格栅时矩形通道相比,格栅水平设置在矩形通道两侧时的扰流效果和传热性能最优,综合传热增强因子(PEC)相对最高,但与半圆形直通道相比其PEC仍有待进一步提高。 相似文献
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一种信息推送方法及信息推送系统,该方法包括:云端服务器推送待推广信息到终端设备APP软件,该待推广信息包含信息主题和概要内容;终端设备APP软件接收来自云端服务器推送的待推广信息,该待推广信息以消息形式提示用户,该消息包含该待推广信息所包含的信息主题和概要内容;用户根据终端设备APP软件的引导提示选择是否阅读所接收到的待推广信息的详细内容,并产生相应的阅读结果信息;触发终端设备APP软件的阅读结果传输接口,并通过阅读结果传输接口发送阅读结果信息给云端服务器;云端服务器接收来自终端设备APP软件发送的阅读结果信息,并依次存储、分析及处理该阅读结果信息。 相似文献
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数据可恢复性证明方案可以有效解决用户将数据存储在不诚实的服务器上时,需要对数据的完整性进行验证的问题。针对目前存在的大部分方案都是使用的基于身份的密码体制的问题,采用更直观灵活的基于属性的密码体制设计了基于属性的数据可恢复性证明方案。给出了方案的相关定义、安全模型和具体的构造,同时证明了方案的正确性和安全性。 相似文献
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目的 传统的静息态功能性磁共振成像(fMRI)的功能脑网络(FBN)研究是基于在整个扫描过程中FBN固定不变的假设。但是,最近的研究表明FBN是动态变化的,而且其中蕴含着丰富的信息。本文提出一种多任务融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)方法来构建静息态fMRI的动态FBN。 方法 提出的多任务融合Lasso方法可以在构建动态FBN时,保留网络的稀疏性及子序列的时间平滑性。具体来说,首先用滑动窗方法得到交叠的静息态fMRI子序列;然后用多任务融合Lasso方法联合地估计一个样本的所有子序列的功能连接从而构建动态FBN,用k均值聚类算法得到每类样本子序列的功能连接的聚类中心,并将所有类的聚类中心组成回归矩阵;最后根据回归矩阵求样本的回归系数,将其作为特征进行分类,验证多任务融合Lasso方法对动态FBN建模的有效性。 结果 采用公开的fMRI数据集来验证多任务融合Lasso模型构建动态FBN的分类效果。实验使用阿尔兹海默症神经影像学计划(ADNI)公开的fMRI数据集中的阿尔兹海默症患者、早期轻度认知功能障碍患者和健康被试3组数据,并用准确率、灵敏度和特异度来评估算法的分类性能。在3组二分类实验中,本文方法分别达到了92.31%、80.00%和84.00%的准确率。实验结果表明,与静态FBN模型和其他传统的动态FBN模型相比,本文方法能取得更好的分类效果。结论 本文提出的多任务融合Lasso构建动态FBN的方法,能有效地保留网络的稀疏性和子序列的时间平滑性,同时提高算法的分类效果,在一定程度上为脑部疾病的诊断提供帮助。多任务融合Lasso模型可以用于动态FBN的构建,挖掘功能连接的动态信息,同时整个算法可以用于基于fMRI数据的脑部疾病的分类研究中。 相似文献