高场固体核磁共振(NMR)技术具有高灵敏度和多核检测能力,但在研究锂离子电池之类的顺磁材料时,过渡金属离子(如Mn^(3+)、Fe^(3+)等)的强顺磁效应会导致高场下磁场不均匀、谱线展宽、信号衰减、无法魔角旋转(MAS)等问题.低场条件下,顺磁...高场固体核磁共振(NMR)技术具有高灵敏度和多核检测能力,但在研究锂离子电池之类的顺磁材料时,过渡金属离子(如Mn^(3+)、Fe^(3+)等)的强顺磁效应会导致高场下磁场不均匀、谱线展宽、信号衰减、无法魔角旋转(MAS)等问题.低场条件下,顺磁效应引起的磁场畸变显著减弱,为解决这些问题提供了可能.本文通过理论分析低场环境对顺磁物质研究的优势,研制了用于0.5 T Halbach磁体的低场固体MAS探头,并构建了一套完整的低场固体MAS谱仪.实验在12 kHz转速下采集到多种顺磁样品的7Li NMR信号,验证了自主研制的低场固体MAS技术在顺磁样品体系中的可行性.该方案解决了高场条件下自旋边带叠加和MAS失效的问题,为顺磁材料的NMR研究提供了新途径.展开更多
针对信息安全课程知识推荐存在的多源行为融合不足、偏好适配针对性弱等问题,提出基于双向长短期记忆-多头注意力-学生多源行为数据融合(bidirectional long short-term memory-multi-head attention-fusion of student multi-source be...针对信息安全课程知识推荐存在的多源行为融合不足、偏好适配针对性弱等问题,提出基于双向长短期记忆-多头注意力-学生多源行为数据融合(bidirectional long short-term memory-multi-head attention-fusion of student multi-source behavior data,BiLSTM-MA-FSBD)的知识推荐方法。首先,整合学生多源行为数据,提取核心行为特征,构建涵盖动态时序与静态关联的融合特征体系;然后,设计BiLSTM网络对行为序列依赖关系进行编码,利用MA机制自适应分配行为权重,实现学习偏好的精准推断;最后,构建3层级信息安全知识图谱,量化知识点依赖关系,结合偏好匹配度进行个性化推荐。结果表明,BiLSTM-MA-FSBD方法的推荐精确率比协同过滤(collaborative filtering,CF)方法提高了26.2个百分点。该方法可以有效适配信息安全课程的教学特性与学生个性化学习需求,为解决课程知识的精准推荐问题提供了切实可行的技术方案。展开更多
文摘高场固体核磁共振(NMR)技术具有高灵敏度和多核检测能力,但在研究锂离子电池之类的顺磁材料时,过渡金属离子(如Mn^(3+)、Fe^(3+)等)的强顺磁效应会导致高场下磁场不均匀、谱线展宽、信号衰减、无法魔角旋转(MAS)等问题.低场条件下,顺磁效应引起的磁场畸变显著减弱,为解决这些问题提供了可能.本文通过理论分析低场环境对顺磁物质研究的优势,研制了用于0.5 T Halbach磁体的低场固体MAS探头,并构建了一套完整的低场固体MAS谱仪.实验在12 kHz转速下采集到多种顺磁样品的7Li NMR信号,验证了自主研制的低场固体MAS技术在顺磁样品体系中的可行性.该方案解决了高场条件下自旋边带叠加和MAS失效的问题,为顺磁材料的NMR研究提供了新途径.
