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一种表面氧缺陷多孔金属氧化物材料及其制备和应用
本发明公开了一种表面氧缺陷多孔金属氧化物材料及其制备和应用。所述表面氧缺陷多孔金属氧化物材料的制备方法包括以下步骤：1)将金属盐溶解于有机溶剂中，形成透明溶液、2)将步骤1)中的透明溶液与软膜板剂混合，得到二者充分均匀分散的分散液，充分混合形成金属盐凝胶、3)将步骤2)中得到的金属盐凝胶制备成干凝胶、4)将步骤3)中得到的干凝胶高温煅烧，所得灰分即为表面氧缺陷多孔金属氧化物、本方法能够同步合成出表面氧缺陷多孔金属氧化物材料。制备方法相对简单，在形成多孔结构的同时增加了材料表面的氧空穴浓度，改变了材料的电子结构，可应用于吸附、光电催化及电池领域。
清华大学
2021-04-10
层状二维材料的晶体和缺陷结构精准调控研究提供了新思路
通过溶剂热方法，成功制备出一种层间距宽化并富有缺陷的1T-VS 2 纳米片，展现出优异的电催化析氢性能。由于有机溶剂分子以及在反应过程中产生的铵离子等的插层作用，该溶剂热法制备出的VS 2 纳米片层间距宽化至1.0 nm，比块体VS 2 材料的层间距（0.575 nm）增加了74%。层间距的宽化引起晶格的畸变而引入众多的缺陷，丰富的缺陷赋予VS 2 纳米片更多的活性位点，层间距的宽化还进一步改变了VS 2 材料的电子结构，从而使得该VS 2 纳米片具有更加优化的氢吸附自由能（∆ G H ）。HER测试结果表明，该VS 2 纳米片呈现出优异的电催化性能，具有较小的塔菲尔斜率（36 mV dec −1 ）、具有较低的过电位（-43 mV@10 mA cm −2 ）和良好的稳定性（60 h）。此外，通过第一性原理计算的结果表明，层间距宽化的VS 2 具有更优化的∆ G H （-0.044 eV），媲美贵金属Pt(如图3 ). 。并且，层间距的宽化可以降低缺陷形成能，使材料更易形成缺陷。这里，理论计算结果和实验相一致，较好地证明了通过层间距和缺陷的精细调控，可以有效提升二维材料的电催化析氢反应活性, 揭示了层间距和缺陷结构调控对提升电催化析氢的基本原理。此项研究工作为层状二维材料的晶体和缺陷结构精准调控研究提供了新思路，为开发高性能电催化析氢材料研究打开了一扇新窗户。
南方科技大学
2021-04-13
一种基于稀疏的微小缺陷高频超声显微成像超分辨的方法
本发明属于稀疏超分辨检测领域，并公开了一种基于稀疏的微 小缺陷高频超声显微成像超分辨的方法。该方法包括如下步骤:执行 过采样高频超声显微 C-扫成像;根据过采样时的采样步长与超声探头 分辨率，计算出探头点扩散函数 k;由点扩散函数根据进行稀疏超分 辨计算，获得最终高分辨图像。本发明方法实现了高频显微成像对现 微小缺陷进行超分辨显微成像，增强图像信噪比和分辨率，提高微小缺陷检测的准确性，同时对于微观缺陷的检测有着重要的意义，有效 地推动微器件可靠性的发展。
华中科技大学
2021-04-14
基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。
电子科技大学
2021-04-10
基于手机的人脸识别和定位的人员监管系统
基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。
东南大学
2021-04-10
三维人脸识别系统3D-FRS
生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。
东南大学
2021-04-10
一种自适应的网络舆情识别方法
本发明公开了一种网络舆情识别方法
电子科技大学
2021-04-10
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学
2021-04-10
一种基于表示学习的星图识别方法
本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务
北京航空航天大学
2021-04-10
基于深度学习的生物质燃料品质识别系统
已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提
华中科技大学
2021-01-12