摘要：对比了碳基涂层改性金属极板、未涂覆的金属极板和传统石墨极板性能的优劣,阐述了碳基涂层在优化金属极板导电耐蚀性能方面取得的最新成果,以及在质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cells,PEMFCs)环境长期运行后,碳基涂层出现性能失效及寿命受限等问题。通过分析影响碳基涂层性能的因素,指出由于非晶碳材料设计、微观结构等对其性能影响规律的系统化研究不足,导致非晶碳涂层/金属极板损伤及退化机理不明确。重点阐述了国内外关于PEMFCs金属极板改性碳基涂层材料技术的研究进展,包括调控本征碳基涂层(a-C)微观形貌优化涂层性能;采用理论计算与实验相结合的方法制备金属掺杂碳基涂层(a-C:Me),解决涂层与特定金属基体间粘附性差、压应力高等问题;设计多层结构碳基涂层以减少贯穿性缺陷。探讨了几类涂层失效机制,并对金属极板改性用碳基涂层技术进行了展望。

摘要：海洋保护区是通过限制人类活动为海洋生态保育与恢复提供时间和空间的区划工具.开放的海洋环境使得海洋保护区存在边界模糊、功能区重叠等问题,弱化了海洋保护区的实际效果.本文梳理了国内外海洋保护区界定与保护区划决策模式差异,诊断出海洋保护与管理困境:(1)全球海洋保护区的分类标准与边界划分差异大,海洋保护强度与管控水平迥异,不利于评估全球海洋保护的实际效果;(2)海洋环境缺少明显的分界线,开发并普及保护区规划决策支持工具与系统,发展大规模海洋环境探测技术,有利于海洋保护区优化其管控措施;(3)推动区域联合的海洋环境保护规制,学习跨界海洋保护区的建设经验,参与国际海洋保护与远洋保护区设计,是海洋保护区的全球发展态势.未来,海洋保护区应加强相关理论探索,优化其规划决策流程,推动中国毗邻海域的跨界海洋保护,以期为海洋保护区选划和管控提供决策依据.

摘要：环交联聚磷腈是一类以六氯环三磷腈为交联单元合成的有机-无机杂化高分子材料。此类聚合物通常由六氯环三磷腈与带有双官能团或者多官能团的共聚单体经共沉淀聚合制备,兼具机高分子与无机高分子的性能。相比于线型聚磷腈,环交联聚磷腈合成条件简单温和、产率高,具有独特的大网络交联结构,并拥有优异的分子可设计性、结构与性能可调控性、尺度与形态可调节性、热稳定性及耐溶剂性等特点,在树脂基复合材料的微纳增强、阻燃、界面调控等方面得到广泛应用。介绍了环交联聚磷腈的合成方法、结构与特性,重点概述了环交联聚磷腈在纳米增强树脂基复合材料、阻燃树脂基复合材料及纤维增强树脂基复合材料中的应用,并对环交联聚磷腈在复合材料领域的发展趋势做了进一步展望。

摘要：针对工业炉窑协同处置二次灰渣(飞灰、铝灰)项目,本文设计一套“选择性非催化还原(SNCR)+重力沉降+布袋除尘+臭氧脱硝+烟气降温+石灰石-石膏湿法双塔双循环+高效除雾”工艺装置。生产线共有两条炉窑,单条炉窑出口烟气量为4.8万m^(3)/h,总烟气量为9.6万m^(3)/h,原烟气SO_(2)浓度为7000~8000 mg/m^(3),氮氧化物(NO_(x))浓度为400~500 mg/m^(3),粉尘浓度为20 g/m^(3)。根据烟气实际组分及含量,对炉窑烟气净化工艺进行详细分析。系统运行结果表明,该方案可保障烟气中SO_(2)排放浓度不大于50 mg/m^(3)、NO_(x)浓度不大于100 mg/m^(3)、粉尘浓度不大于5 mg/m^(3)。

摘要：由于混合动力汽车自身的特点,其设计、开发和测试相对比较复杂,应用一些虚拟仿真的方法可以有效改善控制策略和验证控制单元并节约实车试验的成本。文章首先利用Cruise M搭建了一套适用于混合动力汽车排放特性研究的高精度的发动机以及车辆物理模型,利用台架以及整车排放测试数据,通过神经网络算法建立排放数学模型,在硬件在环仿真平台集成后进行实时计算,并将计算结果与实车测试数据对比,结果经实车验证可靠。

摘要：为了研究注射成型工艺参数对精密齿轮的影响规律及作用机理,针对不同工艺参数的成型效果,利用有限元模拟软件Moldflow进行模拟分析,采用BBD响应面法建立了成型工艺参数与翘曲变形之间的二次回归模型,研究了熔体温度、模具温度、保压压力和保压时间对齿轮成型质量及性能的交互影响,并采用检测仪测量了齿轮的尺寸精度。结果表明:二次回归模型显著,拟合精度为98.82%,预测最优工艺参数为熔体温度217.613℃、模具温度87.229℃、保压压力98.528 MPa、保压时间5.595 s,此时翘曲变形最小值为0.0678 mm,保压压力和保压时间对翘曲变形具有显著影响。

摘要：深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和歧视,导致决策过程中的不公平现象产生,从而对个人和社会产生潜在的负面影响.为提高深度学习的应用可靠性、推动其在公平领域的发展,针对已有的研究工作,从数据和模型2方面出发,综述了深度学习应用中的偏见来源、针对不同类型偏见的去偏方法、评估去偏效果的公平性评价指标、以及目前主流的去偏平台,最后总结现有公平性研究领域存在的开放问题以及未来的发展趋势.

摘要：目的:提出一种面向医学宣教长文本的多分类方法,提高管理人员的数据管理效率。方法:采用ALBERT预训练模型对宣教内容进行编码,然后利用多尺度金字塔卷积神经网络提取和学习长文本宣教内容的深层语义特征,最后输出多分类结果。结果:ALBERT预训练模型具有较高的分类精确率,达到93.56%,召回率与F1值分别为91.29%和92.22%,构建了带科室标注的宣教内容数据集,利用诊断名称对数据集进行样本增强,增加了模型的鲁棒性。结论:结合深度学习的宣教内容分类系统提供了准确的科室分类结果,具有实际的应用价值。

摘要：目的:设计登革热早期预警系统,提高登革热早期发现和预警能力。方法:依托全民健康信息平台、医疗机构综合监管平台以及居民电子健康档案,运用大数据、自然语言处理等技术,整合多源异构数据,建设登革热早期预警系统。结果:构建了区域内完整统一的动态登革热专题数据库,基于专题库可开展登革热病例预警、症状预警、数据分析和个案流调等应用,可为疫情防控提供便捷、智能的信息化工具。结论:登革热早期预警系统实现了登革热的早期自动识别及监测预警,改善了传统疫情预警的被动性和滞后性,有利于登革热疫情早发现、早隔离、早控制。

摘要：为降低直线电机的推力波动,提出一种同极同槽双边平板型永磁直线同步电机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM),且采用不同方法优化其结构参数.为确定电磁设计方案,根据同极同槽双边平板型PMLSM的结构特点和旋转电机的设计方法,推导出适用该电机的电磁设计公式,并建立二维有限元仿真模型进行分析和验证.随后采用田口法筛选优化变量,分别通过单参数扫描和基于克里金代理模型的粒子群算法进行优化.结果表明,在满足推力不低于600 N的前提下,推力波动大幅降低,且永磁用量减少了13%.