纳米Ag包覆Bi_2O_3颗粒的制备及其可见光催化性能评价

本文采用两步合成工艺,通过化学共沉淀工艺制备β-Bi_2O_3纳米颗粒;经室温原位还原硝酸银,制备不同包覆量纳米Ag负载的Bi_2O_3(Ag/β-Bi_2O_3)光催化剂颗粒。对该光催化剂进行结构表征,并以甲基橙溶液模拟废水在可见光下评价其光催化性能。透射电子显微镜(TEM)测试表明纳米Ag均匀包覆于β-Bi_2O_3颗粒表面,其中β-Bi_2O_3聚集体的颗粒尺寸约30nm,而分散的纳米Ag晶体约为20nm。紫外可见光谱(UV-vis)谱图表明Ag/β-Bi_2O_3复合材料的带隙能比纯相Bi_2O_3要小,对可见光利用率相应增加,光催化性能随之增强。其中以2.0%(质量比)Ag包覆β-Bi_2O_3颗粒的光催化性能最佳。     

组合阵栅瓣抑制方法研究

随着水声探测频带延伸至低频/甚低频段,目前大孔径拖线阵声纳需要处理超过10倍频程的宽带信号.稀疏阵列虽能以较小系统工程代价获得足够窄的波束扫描宽度,但会产生严重的栅瓣效应,使弱目标检测变得困难.为了抑制强十扰的栅瓣效应对弱目标检测的影响,本文将MVDR方法应用于宽带组合阵处理,有效抑制了栅瓣模糊,扩展了处理频带.理论分析表明组合阵MVDR方法与CBF相比,具有显著的栅瓣抑制能力,通过仿真分析和海试数据分析验证了该方法的有效性.     

神经机器翻译中英语单词及其大小写联合预测模型

英文中单词有大小写之分,如果使用不规范,会降低语句的可读性,甚至造成语义上的根本变化。当前的机器翻译处理流程一般先翻译生成小写的英文译文,再采用独立的大小写恢复工具进行还原,这种方式步骤繁琐且没有考虑上下文信息。另一种方式是抽取包含大小写的词表,但这种方式扩大了词表,增加了模型参数。该文提出了一种在神经机器翻译训练中联合预测英语单词及其大小写属性的方法,在同一个解码器输出层分别预测单词及其大小写属性,预测大小写时充分考虑源端语料和目标端语料上下文信息。该方法不仅减小了词表的大小和模型参数,译文的质量也得到提升。在WMT 2017汉英新闻翻译任务测试集上,相比基线方法,该方法在大小写敏感和大小写不敏感两个评价指标上分别提高0.97 BLEU和1.01 BLEU,改善了神经机器翻译模型的性能。     

Zr掺杂Bi_2O_3的共沉淀法制备及光催化性能评价

以Bi(NO_3)_3·5H_2O、ZrO(NO_3)2·2H_2O为原料,NH_3·H_2O为沉淀剂,采用反相滴定化学共沉淀工艺制备Zr掺杂Bi_2O_3基光催化材料。利用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、紫外-可见漫反射(UV-VIS)等分析方法对样品进行表征,并以甲基橙溶液模拟有机染料废水在可见光下评价其光催化降解能力。实验结果表明:与未掺杂Bi_2O_3纯相比,Zr掺杂Bi_2O_3仍为β-Bi_2O_3相组成,晶粒尺寸减小,颗粒大小约20nm。共沉淀合成使Zr组分均匀进入Bi_2O_3晶格形成固溶体。随Zr掺杂量增加,晶格畸变使样品紫外-可见吸收峰红移,带隙能减小,光催化性能增强,其中以Zr与Bi物质的量之比为20∶80的样品光催化性能最好。该样品在可见光下照射1h对甲基橙降解率达96%,降解速率为16.74mg/(h·g),是商品P25型纳米TiO_2的41倍。Zr掺杂Bi_2O_3对甲基橙的降解以光生空穴直接氧化为主,光生电子与氧反应生成·OH的氧化为必要的补充。