钠离子电池关键材料研究进展

随着新能源行业的快速发展,钠离子电池作为新型绿色电池的一种,近年来更加受到市场关注。本文对钠离子电池的关键材料技术进行综述,简要介绍了钠离子电池的研究背景,着重探讨了正极材料、负极材料以及电解质体系等核心材料技术的研究进展。梳理钠离子电池产业化现状,可为钠离子电池产业的进一步发展提供参考。     

生成对抗网络在各领域应用研究进展

随着深度学习的快速发展, 生成式模型领域也取得了显著进展. 生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)是一种无监督的学习方法, 它是根据博弈论中的二人零和博弈理论提出的. GAN具有一个生成器网络和一个判别器网络, 并通过对抗学习进行训练. 近年来, GAN成为一个炙手可热的研究方向. GAN不仅在图像领域取得了不错的成绩, 还在自然语言处理(Natural language processing, NLP)以及其他领域崭露头角. 本文对GAN的基本原理、训练过程和传统GAN存在的问题进行了阐述, 进一步详细介绍了通过损失函数的修改、网络结构的变化以及两者结合的手段提出的GAN变种模型的原理结构, 其中包括: 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)、基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein-GAN, WGAN)及其基于梯度策略的WGAN (WGAN-gradient penalty, WGAN-GP)、基于互信息理论的生成对抗网络(Informational-GAN, InfoGAN)、序列生成对抗网络(Sequence GAN, SeqGAN)、Pix2Pix、循环一致生成对抗网络(Cycle-consistent GAN, Cycle GAN)及其增强Cycle-GAN (Augmented CycleGAN). 概述了在计算机视觉、语音与NLP领域中基于GAN和相应GAN变种模型的基本原理结构, 其中包括: 基于CGAN的脸部老化应用(Face aging CGAN, Age-cGAN)、双路径生成对抗网络(Two-pathway GAN, TP-GAN)、表示解析学习生成对抗网络(Disentangled representation learning GAN, DR-GAN)、对偶学习生成对抗网络(DualGAN)、GeneGAN、语音增强生成对抗网络(Speech enhancement GAN, SEGAN)等. 介绍了GAN在医学、数据增强等领域的应用情况, 其中包括: 数据增强生成对抗网络(Data augmentation GAN, DAGAN)、医学生成对抗网络(Medical GAN, MedGAN)、无监督像素级域自适应方法(Unsupervised pixel-level domain adaptation method, PixelDA). 最后对GAN未来发展趋势及方向进行了展望.     

氟化工清洁生产评价指标体系的构建与探索

清洁生产是氟化工行业减少环境污染,实现绿色可持续发展的关键路径之一,建立氟化工清洁生产评价指标体系意义重大,具有紧迫性。以全氟烷基乙基丙烯酸酯为例,介绍了氟化工行业清洁生产指标体系的制定原则、框架内容及评价方法等,探索氟化工行业清洁生产指标体系的构建,建议尽快推行全氟烷基乙基丙烯酸酯企业清洁生产评价工作,并逐步建立氟化工行业的清洁生产体系。     

PFOS/PFOA替代品研究现状

全氟（多氟）化合物（PFASs）由于其良好的热稳定性、化学稳定性、表面活性等,被广泛用于食品袋、防水衣物、灭火剂等产品中。该类物质中的典型物质为全氟辛基磺酸（PFOS）和全氟辛酸（PFOA）,这两种物质由于具有疏水性、环境持久性、生物蓄积性和多种毒性,目前已列入《斯德哥尔摩公约》名单附件B中加以限制。为此,本文综述了此类物质的多种替代品研究现状。     

三氟乙烯下游产品概述

近年来,三氟乙烯下游产品被广泛应用于储能电容器、场效应晶体管、有机铁电隧道结、声发射传感器、制冷剂等领域.三氟乙烯可以制备环保型清洗剂氟氢醚、应用于燃料电池离子交换膜的三氟溴乙烯、氟溴油的重要原料三氟苯乙烯、用于合成电子刻蚀气体六氟丁二烯,以及高档纯棉织物整理剂等.     

结合边界预测和动态模板方法的槽填充模型

意图识别和槽填充的联合模型将口语语言理解(Spoken Language Understanding, SLU)提升到了一个新的水平，但是现有模型通过话语上下文信息判断位置信息，缺少对槽信息标签之间位置信息的考虑，导致模型在槽位提取过程中容易发生边界错误，进而影响最终槽位提取表现。此外，在槽信息提取任务中，槽指称项(Slot mentions)可能与正常表述话语并没有区别，特别是电影名字、歌曲名字等，模型容易受到槽指称项话语的干扰，因而无法在槽位提取中正确识别槽位边界。该文提出了一种面向口语语言理解的结合边界预测和动态模板的槽填充(Boundary-prediction and Dynamic-template Slot Filling, BDSF)模型。该模型提供了一种联合预测边界信息的辅助任务，将位置信息引入到槽信息填充中，同时利用动态模板机制对话语句式建模，能够让模型聚焦于话语中的非槽指称项部分，避免了模型被槽指称项干扰，增强模型区分槽位边界的能力。在公共基准语料库SMP-ECDT和CAIS上的实验结果表明，该模型优于对比模型，特别是能够为槽标签预测模型提供准确的位置信息。     

环三磷腈及其衍生物的表征技术进展

环三磷腈及其衍生物是锂离子电池中常用的添加剂。本文主要介绍了环三磷腈及其衍生物表征技术的研究进展。同时，对环三磷腈及其衍生物在表征方面存在的问题以及今后的研究方向进行讨论。