摘要：Nanoporous metals show promising performances in electrochemical *** this paper,we report a self-supporting bimetallic porous heterogeneous indium/copper structure synthesized with a eutectic gallium-indium(EGaIn)material on a copper *** nanoporous copper-indium heterostructure catalyst exhibits excellent performance in the reduction of carbon dioxide to *** ratio of H_(2)/CO is tunable from 0.47 to 2.0 by changing working *** catalyst is highly stable,showing 96%maintenance of the current density after a 70-h continuous *** functional theory calculations reveal that the indium/copper interface induces charge redistribution within the copper surface,leading to the formation of two distinct active sites,namely,Cu^(δ)and Cu0,and enabling a high-performance generation of CO and H_(2).This work provides a new strategy for obtaining self-supporting nanoporous metal electrode catalysts.

摘要：晶格工程在材料科学和器件设计领域扮演着关键角色,通过精确构建晶格有序态、超晶格态、晶格缺陷态等,能够有效构筑材料的拓扑有序态,实现宏观尺度晶格架构定制并提升其在光、电、磁等领域的性能。基于晶格的本征周期性形成的拓扑有序态材料,其特殊的能带结构在电子输运过程中表现出高导电性、较低的能量损耗以及特殊的量子霍尔效应;基于超晶格的空间组装性和纵向旋转性构筑的摩尔条纹系列材料,为光电传感器和光子学器件等性能的提升开辟了新途径;而晶格缺陷能够有效构筑局域电子态、缺陷自旋态等特殊效应,有利于设计磁性调控和磁存储器件。

摘要：综述超大规模集成电路(VLSI)布图规划方法,探讨布图规划在集成电路设计中的重要性,以及其对芯片面积、互连线长和设计周期的影响.首先,回顾集成电路技术的发展历程,强调布图规划在确定模块位置、尺寸和旋转角度中的作用.其次,详细介绍4类主要的VLSI布图规划方法:直观构造方法、分析法、迭代法和基于机器学习的方法.再次,讨论两个VLSI设计领域中常用的基准数据集MCNC和GSRC对测试和评估布图设计方法的重要性.最后,总结布图规划领域的研究进展,并指出未来的研究方向.

摘要：氧电催化材料是一类在氧还原反应(ORR)和氧析出反应(OER)中发挥作用的催化剂材料,具有重要的能源转换和储存应用前景。传统的氧电催化材料主要包括铂、铂合金、钴、镍等金属,然而这些材料的高成本、催化活性和稳定性等问题限制了它们的应用。因此,开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料成了一个重要的研究方向。高通量计算和机器学习的数据驱动研究新范式可以高效地预测材料的电子结构、反应机理等,为氧电催化材料的设计和优化提供了新思路和指导,为开发高效、低成本、稳定的氧电催化材料提供了有力支持。

摘要：氧电催化反应的活性与析氧反应和氧还原反应的热动力学驱动机制密切相关。从多自由度角度考虑,包括系统自由度和量子自由度两方面。系统自由度包括形貌工程、晶格工程和配位工程等,量子自由度包括电子自旋、轨道耦合和分子键自由度等,本质均是调节活性中心和中间体分子的轨道耦合强度。因此,突破中间体自身吸附自由能的线性关系,寻找新的氧耦联路径是提高氧电催化反应活性的一个关键方向。同时,控制活性中心和惰性中间体的分子轨道,实现质子化和脱质子化的过程也是提高反应活性的有效途径。这些新思路将有助于设计高效的催化剂,为能源领域的可持续发展做出贡献。

摘要：基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.

摘要：我国服务新城区的全新建医院项目随城市化发展增多并呈现出值得关注的类型特点,传统规划方法在解决该类项目难点时略显不足。因此,通过总结新规划难点、分析传统方法局限性以及回顾当代国际有影响力的规划理论和方法,本文提出了"医疗设施发展规划"作为一种应对思路,并围绕工程实例详述其应用。

摘要：作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选,并进行数据扩充,同时结合领域知识构建标准处方库;构建基于CDSSM的作物处方推荐模型,根据文本特征生成语义向量,计算语义向量的余弦距离,结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析,并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析;结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明,基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%,处方推荐准确率为82%,优于其他5种作物病害处方推荐模型;针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求,还能够进行病害种类的扩充,可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。

摘要：为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据(文本数据标签和One-hot编码等)进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻(KNN)、决策树(DT)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GDBT)、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。

摘要：在面向连续体拓扑优化问题的固体各向同性惩罚微结构模型中,由于密度或灵敏度过滤的存在,优化结果中会出现灰度单元,影响结构的清晰度.针对此问题,运用渐进结构优化法的思想提出了一种结合单元渐进删除的变密度法.在SIMP法的基础上加入单元渐进删除的过程,单元删除阈值由平均单元相对密度及缩减系数确定,引入包括2个可调控参数的Sigmoid函数表达缩减系数,从而逐渐删除优化过程中产生的灰度单元.在讨论参数取值变化对缩减系数影响的基础上,以MBB梁为例确定参数取值的范围.将结合单元渐进删除的变密度法应用于MBB梁和悬臂梁柔度优化的算例,实验结果表明,该方法可与灵敏度过滤、密度过滤以及Heaviside投影相结合,具有较好的通用性,并能够有效地抑制SIMP法的灰度单元,显著地提升了优化效率.