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面向高性能固体氧化物燃料电池(SOFC)低成本制备及长寿命运行需求,提出了一种致密氧化铈基隔离层的制备方法。将阳极支撑半电池的Y2O3稳定ZrO2(YSZ)电解质浸没于硝酸钆和硝酸铈水溶液中,并在180℃水热条件下处理36 h,获得了原位生长的致密Gd2O3掺杂CeO2(GDC)薄膜;进一步将其与La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3–δ阴极在1 075℃共烧结,得到阳极支撑SOFC单电池。结果表明,水热原位生长制备的GDC隔离层连续且致密,组成约为Gd0.044Ce0.956O2–δ,厚度约为0.23μm;阳极支撑单电池在750℃的欧姆阻抗约为0.101Ω·cm2,相较于传统丝网印刷GDC隔离层单电池降低了约38%,在室温加湿氢气燃料下的最大功率密度达到... 相似文献
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赤泥资源化利用对氧化铝行业可持续发展和环境保护具有重要意义。本文以赤泥和热活化赤泥为主要原料与钢渣等多种固废协同制备赤泥基胶凝材料,并对其抗冻融性能进行了研究。分别对养护14和28 d的胶凝材料试样进行冻融试验,用万能试验机、XRD、SEM、工业CT等检测方法对试样冻融前后的强度、物相、显微结构、孔隙率等进行表征,并对冻融损伤机理进行了探究。结果表明,赤泥基胶凝材料冻融前后的质量损失、强度损失、显微结构差异显著。其中,赤泥-普通硅酸盐水泥胶凝材料较其他赤泥基胶凝材料的抗冻性能优异,其养护14 d试件冻融前后的质量损失和强度损失分别为23.68%和50.75%;用热活化赤泥制备的赤泥-钢渣胶凝材料冻融后的质量损失率较冻融前降低了16.30%。 相似文献
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作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)凭借其特征学习和迁移学习的强大能力在图像分类方面取得了一系列突破,在目标检测方面,它越来越受到人们的重视。因此,如何将CNN应用于目标检测并获得更好的性能是一项重要的研究。首先回顾和介绍了几类经典的目标检测算法;然后将深度学习算法的产生过程作为切入点,以系统的方式全面概述了各种目标检测方法;最后针对目标检测和深度学习算法面临的重大挑战,讨论了一些未来的方向,以促进深度学习对目标检测的研究。 相似文献
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近年来,基于图卷积网络的行为识别是计算机视觉领域的研究热点。然而,现有的图卷积行为识别方法忽略了肢体层面的动作特征,使得行为空间特征提取不准确。此外,这些方法缺乏在间隔帧间进行时序动态建模的能力,导致行为时域特征表达不充分。针对上述问题提出一种基于多级特征融合和时域扩展的图卷积网络行为识别方法。该方法通过多级融合模块提取与融合低层次的关节特征和高层次的肢体特征,从而得到判别性更强的多层级空间特征。同时通过时域扩展模块从相邻帧、间隔帧中学习丰富的多尺度时域特征,增强行为特征的时序表达。在三个大型数据集(NTU RGB+D 60、NTU RGB+D 120和Kinetics-Skeleton)上的实验结果表明,所提方法的识别准确度高于现有行为识别方法。 相似文献
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赵浩宇 《数字社区&智能家居》2011,(6)
该文阐述了网络安全管理的重要性,医院对信息系统的依赖越来越大,而信息系统所面临的安全威胁也越来越大,所以保证医院网络及整个信息系统的安全与稳定极为重要。该文以西南医院三大网络(HIS网,校园网,军训网)为基础,讨论安全管理所需的必要而有效的措施,全面做好医院网络信息的安全。 相似文献
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该方法利用视觉底层特征颜色、方向、强度和轮廓构建显著图,通过最大熵估计方法获得显著特征分割蒙板;利用中层视觉特征对图像进行超分割,其中在聚类时考虑特征向量的空间信息,并依据显著性自动分配初始参数,使分割后的超像素与目标轮廓更接近;最后将底层视觉特征和中层视觉特征融合,通过底层特征分割蒙板判定图像的超像素归类,将不规则目标从背景中分离。实验结果表明:本文分割方法受复杂背景和光照的影响较小,分割目标轮廓准确,实现了不规则显著目标与复杂背景的有效分离。 相似文献
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建立深孔预裂爆破柱状孔间应力作用力学模型,以塔吉克斯坦吉劳露天矿南部边帮1915平台现场参数为试验模拟基础,利用ANSYS/LS-DYNA建立分段空气间隔装药条件下三维双孔预裂爆破数值模型,分析了预裂爆破中柱状孔间不同部位处应力作用过程。研究表明:孔口部位主要以反射拉伸破坏为主,炮孔中部可近似看作是平行于炮孔轴线方向的应力波多重叠加导致破坏,炮孔底部采用加强装药后,应力大小及持续时间大大加强,有助于克服孔底夹制力,形成孔底贯通预裂缝。 相似文献