摘要：Exploring the production and application of clean energy has always been the core of sustainable *** a clean and sustainable technology,electrocatalysis has been receiving widespread *** is crucial to achieve efficient,stable and cheap ***,the traditional“trial and error”method is time-consuming,laborious and *** recent years,with the significant increase in computing power,computations have played an important role in electrocatalyst ***,it is still difficult to search for advanced electrocatalysts in the vast chemical space through traditional density functional theory(DFT)***,the development of machine learning and interdisciplinary integration will inject new impetus into targeted design of *** learning is able to predict electrochemical performances with an accuracy close to *** we provide an overview of the application of machine learning in electrocatalyst design,including the prediction of structure,thermodynamic properties and kinetic *** also discuss the potential of explicit solvent model combined with machine learning molecular dynamics in this ***,the favorable circumstances and challenges are outlined for the future development of machine learning in *** studies on electrochemical processes by machine learning will further realize targeted design of high-efficiency electrocatalysts.

摘要：科学合理地安排作业已成为义务教育阶段教育教学改革的焦点之一。然而,当前的小学科学作业形式呆板、情境单一,缺乏层次性。整体视角下的单元作业设计应基于教材编排体系,设置单元作业目标;结合具体学情,明确单元作业内容;着眼学生思维培养,设置多样的作业形式;借助多种评价方式,保证单元作业目标的达成。

摘要：Zn-air batteries have attracted extensive attention for their unique features including high energy density,safety,low cost and environmental ***,due to their poor chargeability and low efficiency,the practical application remains a *** main obstacles are the intrinsic slow reaction kinetics on air cathodes,including oxygen reduction reaction during the discharging process and oxygen evolution reaction during the recharging *** for efficient bifunctional oxygen electrocatalysts is key to solve these *** this review,the configuration and fundamental oxygen electrochemical reactions on air cathodes are briefly introduced for Zn-air batteries ***,the latest bifunctional oxygen electrocatalysts are summarized in ***,the perspectives are provided for the future investigations on bifunctional oxygen electrocatalysts.

摘要：全局灵敏度分析,旨在考量结构系统中各输入随机变量对输出响应不确定性及风险水平影响的重要度。它能为后续的可靠度评估、故障诊断、系统设计、预测及优化等提供重要参考。尽管各类全局灵敏度分析方法不断涌现,但高维复杂结构(如风机叶片结构)灵敏度分析仍是目前的难题。该文针对空间分割全局灵敏度分析方法的三种可能计算形式及最优分割方案展开研究,通过标准算例分析和误差理论推导,提出能充分利用样本信息、有效减轻计算负担的求解形式及分割方案,并将其应用于风机叶片极限载荷工况下的全局灵敏度分析中,同时为未来设计更为高效、经济和可靠的风机结构提供参考。

摘要：面对应急通信下的电力巡检难题,提出了一种基于5G无线网络的空中机器人应急巡检方法。首先,阐述了空中机器人在5G无线网络下的工作原理,将应急巡检分为轨迹规划和轨迹跟踪控制。接着,利用改进的萤火虫算法来实现空中机器最优轨迹规划,保证应急巡检的快速性。同时,将空中机器人动力学模型分为位置与姿态两个子系统,引入基于RBF神经网络的自适应控制策略来设计抗干扰轨迹跟踪控制器。最后,通过应急电力巡检仿真算例对这里所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明:(1)改进的萤火虫算法能帮助空中机器人快速规划出一条可飞航迹;(2)所设计的控制器比线性自抗扰控制器具有更好的轨迹跟踪控制性能;(3)所提方法能保证电力巡检空中机器人在5G无线网络框架下对故障区域做出快速有效的应急响应,具有一定的工程参考价值。

摘要：以两座大型污水处理厂为研究对象,分析了悬浮填料对生物处理系统的强化效果。结果表明,投加悬浮填料对有机物的削减能力影响不大,但提高了系统的抗冲击性能。投加填料促进了硝化菌的富集,但菌属类型受投加位置影响,填料位于好氧池前段有利于氨氧化菌(norank_f__JG30-KF-CM45和Ellin6067)的富集,位于后段则利于亚硝酸盐氧化菌(Nitrospira)的富集。悬浮填料提高了系统中反硝化菌的种类和丰度,并富集了好氧反硝化菌(Hyphomicrobium、Flavobacterium和Dokdonella),一定程度上提高了工艺的脱氮性能。值得注意的是,悬浮填料易于实现反硝化聚磷菌(DPB)的富集,可使DPB在聚磷菌(PAOs)中的占比达71.3%及以上。

摘要：针对如何在产品变型设计过程中判断尺寸之间的相互影响关系,提出了尺寸传递策略。以零件尺寸为结点构建了尺寸约束树,将尺寸约束关系细分为数学约束关系和结构约束关系两类,在尺寸约束树的基础上构建了出/入度尺寸集,并针对不同的约束关系,分别采用尺寸变化概率算法和DEMATEL算法对各出/入度尺寸的变化程度和重要度排序进行了分析,使产品变型设计需求集中到少数相关尺寸上。最后通过实例对上述方法进行了验证。

摘要：城市多模式交通系统是一个高度复杂而多元的交通网络,旨在有效地满足城市内人员、货物和服务的流动需求。多模式交通系统复杂性源于许多因素,包括不同交通模式间的耦合性,交通需求和供应之间复杂的相互作用,以及开放、异质和自适应交通系统的固有随机特性。因此,理解和管理这样一个复杂系统是一个非常复杂且困难的任务。随着交通以及其他领域多源大数据可获取性的增加,计算机硬件算力的增强,以及机器学习模型的飞速发展,大模型的概念被许多领域应用与实践,包括计算机视觉、自然语言处理等。将大模型的概念应用于交通领域,提出了一种根据交通拓扑结构分层“点线面”的多模式交通大模型框架(Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer,MT-GPT),旨在为复杂多模式交通系统中的多方位决策任务提供数据驱动的大模型。考虑到不同交通模式的特征,探讨了实现这一概念框架的核心技术及其整合方式,构思了适配交通的大模型数据范式与改进的分层多任务学习、分层联邦学习、分层迁移学习与分层Transformer框架。最后,通过搭建“任务岛”与“耦合桥”的框架讨论了这样一个多模式交通大模型框架在“点线面”3层大模型框架下的应用案例,从而为多尺度的多模式交通规划、网络设计、基础设施建设和交通管理提供智能化的支持。

摘要：深度学习技术促进了学生课堂行为识别研究的发展,为精准刻画学生的课堂学习行为提供了有效途径。然而,该方法面临真实课堂场景下目标多、行为特征复杂等困难,导致行为识别准确率不高。基于此,文章提出了一种基于人物交互的学生课堂行为识别网络,将交互对象作为重要特征引入课堂行为识别,首先将原网络中的检测模块替换为YOLOv5s,然后引入欧氏距离减少冗余人-物节点关系,并设计新特征提取算法优化听课这类无交互物品的学生行为识别,最后通过实验验证了此网络有效性和准确性。文章通过研究,旨在为规模化课堂行为识别研究提供理论参考和实践借鉴,进一步优化课堂教学效果的过程化评价,促进教学质量提升。

摘要：火电企业在用能权市场和碳市场中面临着独立配额约束,为降低履约难度、提升减排效率,对两市场协同下火电企业配额履约策略进行了研究.分析两市场的相互影响,从交易主体、配额分配、互认抵消等方面梳理市场间协同机理;构建火电企业履行双市场配额责任的系统动力学模型,探讨双重配额约束对企业的影响;对比分析无协同机制、允许配额互认和限制抵消比例3种政策情景下企业的履约策略.结果表明,双重配额约束加大了企业履约成本,未能提升其自主减排意愿,进一步建立配额互认的协同机制后,企业能够在履行义务的同时优化自身经济效益,但会引起两市场发展不平衡问题,为解决这一困境,互认比率应处于2~3.5之间,且需进一步设计抵消限制机制,确保企业按时履约和市场均衡发展,实现资源配置最优化.