Sm3+离子掺杂对BaGa2O4∶Cr3+近红外长余辉发光的增强研究

利用高温固相法制备了BaGa₂O₄∶Cr³⁺,Sm³⁺(BGO∶Cr,Sm)近红外长余辉发光(PersL)材料,考察了Sm³⁺掺杂浓度和煅烧温度对BGO∶Cr,Sm晶体结构和发光性能的影响,初步探讨了近红外余辉发光机理。结果表明：当长余辉发光材料组成为BGO∶Cr_0.06,Sm_0.004且煅烧温度为1100℃时,可以获得高纯度的BGO∶Cr,Sm长余辉发光材料,其发射波长为734 nm。Cr³⁺与Sm³⁺共掺杂为应用于生物成像的BGO提供了优化策略,同时为开发长余辉发光材料提供了良好范例。     

获得蓝牙证书的步骤

下是是使一个产品列入官方的蓝牙认证产品名录（ＢＱＰＬ）的基本步骤：成为一个蓝牙专业集团成员。签署接纳协定。从ＳＩＧ成网站（ｗｗｗ.ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ.ｃｏｍ／ｍｅｍｂｅｒ.ａｓｐ）获取适当的蓝牙资格认证文档。在申请过程中选择一个蓝牙认证机构（ＢＱＢ）以获得指导和帮助。为每一个独立的产品或部件向ＢＱＢ提出蓝牙产品或部件资格认证申请（使用已经获得资格的部件可缩短整个过程）。进行所有需要的测试。向ＢＱＢ提交测试报告、客观证据及申报,以形成申请遵从蓝牙规范所需的卷宗（包含一份应用蓝牙协议的副本;产品描述、…     

硅橡胶膜上NIPAAm预辐射接枝机理研究

采用预辐射方式将ＮＩＰＡＡｍ接枝到硅橡胶上,结果表明：接枝反应是由样品在空气中辐照生成的过氧化物（主要是氢过氧化物）引发的,并且仅在较高温下接枝才能进行。研究了过氧化物的产生和分解,计算出过氧化物分解的活化能为２７．２ｋＪ／ｍｏｌ。通过对接枝反应动力学的研究表明,接枝反应的活化能较低,约５４．７ｋＪ／ｍｏｌ,讨论了接枝反应机理。     

基于聚类和WOA的并行支持向量机算法

针对并行SVM在大数据环境下对冗余数据敏感、参数寻优能力差以及并行过程中出现的负载不均衡等问题,提出了一种基于聚类算法和鲸鱼优化算法的并行支持向量机算法MR-KWSVM。首先,该算法提出KF策略来删减冗余数据,利用删减冗余数据后的数据集训练SVM,降低SVM对冗余数据的敏感性;其次,提出了基于非线性收敛因子和自适应惯性权重的鲸鱼智能优化算法IW-BNAW,利用“IW-BNAW”算法获取SVM的最优参数,提高支持向量机的参数寻优能力;最后,在利用MapReduce构造并行SVM的过程中,提出时间反馈策略用于reduce节点的负载调度,提高了集群的并行效率,实现了高并行的SVM。实验结果表明,所提算法不仅保证了SVM在大数据环境下的高并行计算能力,SVM的分类准确度也有明显提高,并且具有更好的泛化性能。     

智能配电网技术在配电网规划中的应用

当前,在社会生产、生活中,用电设备的种类、数量都在不断增加,对于电力系统的供电效率与供电质量均有了更高要求。而配电网是电力系统中的一个重要组成,肩负着向广大用户提供电力的重任,只有确保配电网规划足够科学合理,才能更好地满足用户用电需求。本文首先分析智能配电网的概念及组成,其次基于配电网运行管理现状,从几个方面深入说明智能配电网技术在配电网规划中的实践应用,以供参考。     

EB辐射固化大豆油脂肪酸改性丙烯酸涂料

应用大豆油脂肪酸通过酯化反应合成由大豆油脂肪酸改性的丙烯酸涂料，产品经涂层和ＥＢ辐射固化实验表明涂膜性能优良，适用于木质家具涂膜的ＥＢ辐射固化。     

镉离子荧光化学传感器的研究进展

镉的产量逐年增加,广泛应用于电镀工业、化工业、电子工业和核工业等领域。而随着镉离子对人类危害的日益加深,能够方便、快捷、廉价进行分子检测镉离子的荧光传感器收到人们的广泛关注。本文对近年来以蒽类衍生物等作为镉离子荧光传感器的研究现状进行了探讨。     

正确理解基带部分响应传输系统中的预编码原理

关于基带部分响应系统中的预编码原理的阐述，在国内几本主要的通信原理教科书中都存在明显的概念错误。主要的错误是对于什么时候要采用模N运算，什么时候采用普通的非模运算混淆不清。错误所在被指出，并详细阐述了有预编码的基带部分响应系统的原理。     

基于Spark的并行频繁项集挖掘算法

针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(SNMF),通过提供支持度计数查询和分解储存支持度计数的矩阵,解决了创建条件FP-tree的时空效率低的问题;其次,提出基于遗传算法的分组策略(GS-GA),均衡分配频繁1项集至各节点,解决了节点间的通信开销大的问题;最后,提出高效缩减树结构策略(ERTSS),缩减FP-tree树结构,解决了冗余搜索的问题。实验结果验证了PAFMFI-Spark算法的可行性以及相较于其他挖掘算法的性能优势,所提算法能有效适应各种数据的频繁项集挖掘。