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Material removal mechanisms in ultrasonic vibration-assisted high-efficiency deep grindingγ-TiAl alloy 被引量:3
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作者 Tao CHEN Xiaowei WANG +7 位作者 Biao ZHAO Wenfeng DING Mingyue XIONG Jiuhua XU Qi LIU Dongdong XU Yanjun ZHAO Jianhui ZHU 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第11期462-476,共15页
Gamma titanium-aluminum intermetallic compounds(γ-TiAl)have gained considerable attentions in the aerospace industry due to their exceptional thermal resilience and comprehensive attributes,making them a prime exampl... Gamma titanium-aluminum intermetallic compounds(γ-TiAl)have gained considerable attentions in the aerospace industry due to their exceptional thermal resilience and comprehensive attributes,making them a prime example of lightweight and advanced materials.To address the frequent occurrence of burns and severe tool deterioration during the process of high-efficiency deep grinding(HEDG)onγ-TiAl alloys,ultrasonic vibration-assisted high-efficiency deep grinding(UVHEDG)has been emerged.Results indicate that in UVHEDG,the grinding temperature is on average 15.4%lower than HEDG due to the employment of ultrasonic vibrations,enhancing coolant penetration into the grinding area and thus reducing heat generation.Besides,UVHEDG possesses superior performance in terms of grinding forces compared to HEDG.As the material removal volume(MRV)increases,the tangential grinding force(F_(t))and normal grinding force(F_(n))of UVHEDG increase but to a lesser extent than in HEDG,with an average reduction of16.25%and 14.7%,respectively.UVHEDG primarily experiences microfracture of grains,whereas HEDG undergoes large-scale wear later in the process due to increased grinding forces.The surface roughness(R_(a))characteristics of UVHEDG are superior,with the average value of R_(a)decreasing by 46.5%compared to HEDG as MRV increases.The surface morphology in UVHEDG exhibits enhanced smoothness and a shallower layer of plastic deformation.Grinding chips generated by UVHEDG show a more shear-like shape,with the applied influence of ultrasonic vibration on chip morphology,thereby impacting material removal behaviors.These aforementioned findings contribute to enhanced machining efficiency and product quality ofγ-TiAl alloys after employing ultrasonic vibrations into HEDG. 展开更多
关键词 Ultrasonic vibration-assisted high-efficiency deep grinding Grinding temperature Grinding forces Surface roughness Chip formation
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High-Efficiency Wide-Band Cross-Polarization Conversion Using Bi-layered Metal Hole Pairs 被引量:1
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作者 Yong Zhang Xian-Ke Li Cheng-Ping Huang 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2018年第10期40-43,共4页
We present a polarization converter composed of bi-layered metal films perforated with rectangle hole pairs in each film. The proposed converter can convert the polarization of an incident linearly-polarized electroma... We present a polarization converter composed of bi-layered metal films perforated with rectangle hole pairs in each film. The proposed converter can convert the polarization of an incident linearly-polarized electromagnetic wave to its orthogonal direction with high efficiency and large bandwidth in the infrared or microwave regions.To make sure of the mechanism of polarization conversion, the current and electric-field distributions at different resonant frequencies are analyzed. It is found that the cross-polarized transmission is due to the near-field coupling between hole pairs in neighboring metal films. Finally, a prototype of the proposed converter is fabricated and measured in the microwave region. Good agreement between the experimental and simulated results is obtained. 展开更多
关键词 high-efficiency Wide-Band Cross-Polarization conversion Using Bi-layered Metal Hole Pairs
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Application of deep eutectic solvents in biomass pretreatment and conversion 被引量:23
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作者 Yu Chen Tiancheng Mu 《Green Energy & Environment》 SCIE CSCD 2019年第2期95-115,共21页
Biomass is renewable, abundant, cheap, biocompatible, and biodegradable materials and has been used to produce chemicals, materials,energy, and fuels. However, most of the biomass, especially most of the biomass polym... Biomass is renewable, abundant, cheap, biocompatible, and biodegradable materials and has been used to produce chemicals, materials,energy, and fuels. However, most of the biomass, especially most of the biomass polymers are not soluble in common solvents, which hinders their pretreatment and conversion. Deep eutectic solvents(DESs) are environmental-friendly, cheap, and highly tunable, with high solubility,which renders them potential applications in biomass pretreatment and conversion. They could be used as solvents or catalysts and so on. This paper intends to review the application of DESs for the pretreatment of biomass and conversion of biomass to value-added products. We focus on the following topics related to biomass and DESs:(1) DESs for the pretreatment of biomass;(2) DESs for the dissolution and separation of biomass or extraction of chemicals from biomass;(3) DESs for biomass conversion;(4) Drawbacks, and recyclability of DESs for pretreatment and conversion of biomass. 展开更多
关键词 deep EUTECTIC solvents BIOMASS PRETREATMENT conversion
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INVESTIGATION OF SURFACE TEMPERATURE IN HIGH-EFFICIENCY DEEP GRINDING 被引量:6
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作者 Zhao Henghua Cai Guangqi Jin Tan 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第4期559-561,共3页
A new thermal model with triangular heat flux distribution is given in high-efficiency deep grinding. The mathematical expressions are driven to calculate the surface temperature. The transient behavior of the maximum... A new thermal model with triangular heat flux distribution is given in high-efficiency deep grinding. The mathematical expressions are driven to calculate the surface temperature. The transient behavior of the maximum temperature on contact area is investigated in different grinding conditions with a J-type thermocouple. The maximum contact temperatures measured in different conditions are found to be between 1 000 ℃ and 1 500 ℃ in burn-out conditions. The experiment results show good agreement with the new thermal model. 展开更多
关键词 Thermal model high-efficiency deep grinding Grinding temperature
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Towards Realizing Sign Language to Emotional Speech Conversion by Deep Learning
5
作者 Nan Song Hongwu Yang Pengpeng Zhi 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2018年第2期34-34,共1页
关键词 SIGN LANGUAGE recognition FACIAL expression recognitiondeep Neural Network EMOTIONAL SPEECH synthesisSign LANGUAGE to SPEECH conversion
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Deep Learning and Machine Learning-Based Model for Conversational Sentiment Classification
6
作者 Sami Ullah Muhammad Ramzan Talib +2 位作者 Toqir A.Rana Muhammad Kashif Hanif Muhammad Awais 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第8期2323-2339,共17页
In the current era of the internet,people use online media for conversation,discussion,chatting,and other similar purposes.Analysis of such material where more than one person is involved has a spate challenge as comp... In the current era of the internet,people use online media for conversation,discussion,chatting,and other similar purposes.Analysis of such material where more than one person is involved has a spate challenge as compared to other text analysis tasks.There are several approaches to identify users’emotions fromthe conversational text for the English language,however regional or low resource languages have been neglected.The Urdu language is one of them and despite being used by millions of users across the globe,with the best of our knowledge there exists no work on dialogue analysis in the Urdu language.Therefore,in this paper,we have proposed a model which utilizes deep learning and machine learning approaches for the classification of users’emotions from the text.To accomplish this task,we have first created a dataset for the Urdu language with the help of existing English language datasets for dialogue analysis.After that,we have preprocessed the data and selected dialogues with common emotions.Once the dataset is prepared,we have used different deep learning and machine learning techniques for the classification of emotion.We have tuned the algorithms according to the Urdu language datasets.The experimental evaluation has shown encouraging results with 67%accuracy for the Urdu dialogue datasets,more than 10,000 dialogues are classified into five emotions i.e.,joy,fear,anger,sadness,and neutral.We believe that this is the first effort for emotion detection from the conversational text in the Urdu language domain. 展开更多
关键词 Dialogue analysis conversational opinion mining sentiment analysis sentiment analysis in Urdu language deep learning machine learning
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Implementation of Art Pictures Style Conversion with GAN
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作者 Xinlong Wu Desheng Zheng +3 位作者 Kexin Zhang Yanling Lai Zhifeng Liu Zhihong Zhang 《Journal of Quantum Computing》 2021年第4期127-136,共10页
Image conversion refers to converting an image from one style to another and ensuring that the content of the image remains unchanged.Using Generative Adversarial Networks(GAN)for image conversion can achieve good res... Image conversion refers to converting an image from one style to another and ensuring that the content of the image remains unchanged.Using Generative Adversarial Networks(GAN)for image conversion can achieve good results.However,if there are enough samples,any image in the target domain can be mapped to the same set of inputs.On this basis,the Cycle Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)was developed.This article verifies and discusses the advantages and disadvantages of the CycleGAN model in image style conversion.CycleGAN uses two generator networks and two discriminator networks.The purpose is to learn the mapping relationship and inverse mapping relationship between the source domain and the target domain.It can reduce the mapping and improve the quality of the generated image.Through the idea of loop,the loss of information in image style conversion is reduced.When evaluating the results of the experiment,the degree of retention of the input image content will be judged.Through the experimental results,CycleGAN can understand the artist’s overall artistic style and successfully convert real landscape paintings.The advantage is that most of the content of the original picture can be retained,and only the texture line of the picture is changed to a level similar to the artist’s style. 展开更多
关键词 Generative adversary network deep learning image style conversion convolutional neural network adversary learning
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基于对抗学习和增强优化的深度转换语音还原方法
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作者 苏兆品 周晓琳 +3 位作者 张国富 廉晨思 王年松 岳峰 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1815-1828,共14页
语音转换(Voice Conversion,VC)是一种采用深度学习将源说话人声音转换为目标说话人声音的人工智能技术,不仅被广泛应用于电影配音、个性化语音定制等,也被恶意分子应用于电信诈骗、身份伪造、政治社会操纵等,给个人隐私、社会稳定乃至... 语音转换(Voice Conversion,VC)是一种采用深度学习将源说话人声音转换为目标说话人声音的人工智能技术,不仅被广泛应用于电影配音、个性化语音定制等,也被恶意分子应用于电信诈骗、身份伪造、政治社会操纵等,给个人隐私、社会稳定乃至国家安全带来严重危害.相比较于深度转换语音的检测,如何由深度转换语音恢复出源说话声音,即深度转换语音还原,对追踪真实说话人,防止VC非法使用,具有更重要的研究意义和实用价值.而目前相关的研究还较少.为此,本文提出了一种基于对抗学习和增强优化的深度转换语音还原方法.具体来说,首先分析了深度转换语音与源语音和目标语音的相似度,提出基于初步还原-增强优化的深度转换语音还原框架.其次,基于动态卷积和注意力机制设计对抗还原网络,通过生成器、分类器和鉴别器的对抗学习,从转换语音中学习尽可能多的源说话人信息.然后,设计包含音色提取器、内容提取器和声码器的增强优化网络,将初步还原语音中的音色信息和深度转换语音中的内容信息进行深度融合,生成优化后的还原语音.最后,在Free-VC、TriAAN-VC、BNE-PPG-VC三种高性能语音转换模型的数据集上验证所提方法的有效性.对比实验结果表明,本文方法针对三种语音转换模型的还原语音,在与真实语音的平均余弦相似度上分别提高了11.9、8.7和7.1个百分点,在说话人验证系统的平均等错率EER(Equal-Error-Rate)上分别降低了4.30、3.40和3.98个百分点,说明本文方法不仅可以有效恢复出源说话人语音,而且对未知深度转换语音也有一定的适用性. 展开更多
关键词 语音转换 深度转换语音 还原语音 对抗学习 增强优化 深度神经网络
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基于深度学习算法的网络传输数据智能检测研究
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作者 赵健 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期118-122,共5页
在大规模、高复杂度的网络环境下,数据传输受到噪声、多径效应等因素干扰,导致网络传输数据质量下降,从而降低检测性能。对此,文中提出基于深度学习算法的网络传输数据智能检测方法。首先,基于高斯噪声、掩码及Dropout构造网络传输数据... 在大规模、高复杂度的网络环境下,数据传输受到噪声、多径效应等因素干扰,导致网络传输数据质量下降,从而降低检测性能。对此,文中提出基于深度学习算法的网络传输数据智能检测方法。首先,基于高斯噪声、掩码及Dropout构造网络传输数据视图,以增强网络传输数据;然后,将增强后的网络传输数据输入至深度变分自编码器,对网络传输数据实施编码与解码转换,以降低高复杂度网络传输数据维度;最后,设置网络传输数据降维结果作为长短期记忆网络的输入,通过学习网络传输数据时间序列的相关性,智能检测网络传输数据。实验结果表明,该方法能够精准检测网络传输数据中的乱序数据、缺失数据、攻击数据等异常网络传输数据。 展开更多
关键词 深度学习算法 网络传输数据 智能检测 视图构建 自编码器 解码转换
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基于强度-正交色度颜色空间的线路监控视频亮度增强方法
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作者 宋宗莹 王文斌 +3 位作者 周希博 柴雪松 李健超 王宁 《铁道建筑》 北大核心 2025年第8期149-156,共8页
本文针对重载铁路线路关键区段夜间视频监控图像光照不足、对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于强度-正交色度颜色空间的改进图像亮度增强方法(Low Light Enhancement for Railway surveillance video image based on improved Col... 本文针对重载铁路线路关键区段夜间视频监控图像光照不足、对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于强度-正交色度颜色空间的改进图像亮度增强方法(Low Light Enhancement for Railway surveillance video image based on improved Color space transform method,LLERC)。该方法首先将输入图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换至所提出的改进IOC(Intensity-Orthometric-Chroma)颜色空间,以提取其强度和正交色度信息。随后,利用改进的轻量化双路U-net提取IOC颜色空间图像的特征,并预测实现亮度增强所需的强度残差和色度调整量。最后,将上述强度残差与输入图像叠加,得到光照增强后的IOC颜色空间图像,再将其转换为RGB颜色空间图像输出。将LLERC应用于重载铁路试验段,结果表明:LLERC方法在对比度、图像自然度、图像亮度顺序差异等指标上均优于传统图像增强方法和主流深度学习方法,并能有效提升重载铁路夜间视频监控图像的清晰度和自然程度。 展开更多
关键词 重载铁路 图像亮度增强 试验研究 铁路监控视频 颜色空间转换 深度学习 U-net
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基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型构建
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作者 宋继红 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期29-32,37,共5页
针对传统图像描述自动化转换方法存在图像特征提取不充分,导致生成图像描述语句准确性不高的问题,提出构建一个基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型。首先,通过ResNetXt-101网络和ViT网络分别进行图像局部、全局特征提取,组合得... 针对传统图像描述自动化转换方法存在图像特征提取不充分,导致生成图像描述语句准确性不高的问题,提出构建一个基于深度学习的计算机图像描述自动转化模型。首先,通过ResNetXt-101网络和ViT网络分别进行图像局部、全局特征提取,组合得到图像视觉特征;之后利用通道注意力进行图像视觉特征选择;最后采用改进的LSTM模型进行文本生成,将生成文本结合图像视觉特征,共同输入至解码模块中实现图像描述自动转化。实验结果表明,本模型的BLEU指标、ROUGE-L和SPICE指标分别为91.45%、58.06分和22.37,均优于传统的CNN-GRU模型、LSTM-ViT模型和Transformer模型。由此分析可知,采用本模型可完整提取计算机图像特征,提高图像描述语句的准确性和丰富性,实现规划化和自动化的计算机图像描述和语句生成,具备有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像描述 自动转化 通道注意力 LSTM网络
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芬顿调理对4种废弃污泥深度脱水效果的对比研究
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作者 张春雷 陶国旭 +1 位作者 陈森 林乃喜 《环境科技》 2025年第3期1-5,共5页
以蓝藻脱水藻泥为研究对象进行芬顿调理深度脱水试验,测定其水分变化,并对比分析文献中市政消化污泥、餐厨消化污泥、市政污泥3种典型废弃污泥的试验数据。结果显示,芬顿调理能显著降低4种废弃污泥深度脱水泥饼含水率,在掺量约为3mmol/g... 以蓝藻脱水藻泥为研究对象进行芬顿调理深度脱水试验,测定其水分变化,并对比分析文献中市政消化污泥、餐厨消化污泥、市政污泥3种典型废弃污泥的试验数据。结果显示,芬顿调理能显著降低4种废弃污泥深度脱水泥饼含水率,在掺量约为3mmol/g(n(Fe^(2+))/m(绝干污泥))时,脱水后泥饼含水率达50%~60%,脱水率和结合水转化率最高;芬顿调理对蓝藻藻泥中结合水的释放效果最为突出;初始有机质含量与结合水转化率、脱水率存在正相关。芬顿调理可有效提升蓝藻废弃污泥的深度脱水效率,其机制为将蓝藻有机质中的结合水转化为了自由水实际处理时应根据污泥特性选择调理策略。研究可为高含水废弃生物污泥深度脱水技术提供理论支撑。 展开更多
关键词 废弃污泥 芬顿调理 深度脱水 结合水转化率 有机质含量
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面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法 被引量:3
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作者 徐杰 高红均 +2 位作者 王仁浚 王子晗 刘俊勇 《电网技术》 北大核心 2025年第5期2137-2146,I0096,I0097,共12页
分布式光伏的大量并网加剧了配电网节点电压的幅值波动与三相不平衡程度,传统算法在面对三相不平衡配电网电压控制问题时存在求解速度和最优性方面的不足。基于此,该文提出了一种面向三相不平衡配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化... 分布式光伏的大量并网加剧了配电网节点电压的幅值波动与三相不平衡程度,传统算法在面对三相不平衡配电网电压控制问题时存在求解速度和最优性方面的不足。基于此,该文提出了一种面向三相不平衡配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法。首先,重点考虑光伏并网逆变器的无功调节能力、储能的充放电有功调节能力与其变流器的无功调节能力,构建了融入节点电压幅值偏差和电压三相不平衡度抑制的配电网电压控制模型。其次,针对该三相非线性耦合控制问题,该文提出的物理模型辅助式深度强化学习算法将储能的充放电物理特性引入到强化学习算法中,确保了在离线训练和在线决策过程中均不会出现储能载电量偏离可行域的现象。最后,采用IEEE三相123节点算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 三相配电网 电压控制 深度强化学习 物理模型 变流器
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催化裂化灵活-低碳-智能化生产新技术 被引量:1
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作者 赵云鹏 石孝刚 +2 位作者 蓝兴英 高金森 徐春明 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第5期134-141,共8页
流化催化裂化(FCC)一直是我国重质油轻质化的关键工艺之一,在成品油需求逐渐达峰的背景下,FCC成为炼油厂实现“减油增化”的重要工艺。在如今原料供给逐渐重质化和产物需求逐渐轻质化的要求下,FCC工艺的发展面临多重挑战:原料高效深度... 流化催化裂化(FCC)一直是我国重质油轻质化的关键工艺之一,在成品油需求逐渐达峰的背景下,FCC成为炼油厂实现“减油增化”的重要工艺。在如今原料供给逐渐重质化和产物需求逐渐轻质化的要求下,FCC工艺的发展面临多重挑战:原料高效深度转化、绿色低碳及智能化长周期运行。围绕这些挑战,中国石油大学(北京)通过技术理论创新、工艺路线重构和人工智能(AI)+计算流体力学(CFD)智能保障持续优化升级FCC工艺。总结了乳化进料和汽提强化技术、FCC结焦跑剂智能预测预警技术和再生烟气CO 2原位富集技术,并在此基础上对FCC工艺的进一步发展提出展望。 展开更多
关键词 流化催化裂化 高效深度转化 绿色低碳 人工智能 计算流体力学
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与AI大模型对话促进深度思维:提问设计的科学与艺术 被引量:7
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作者 赵晓伟 沈书生 祝智庭 《中国教育学刊》 2025年第4期23-29,共7页
数智时代,与AI大模型对话有望成为培养学生深度思维的重要引擎。其中,向大模型提出高质量的问题,已然成为每个学生必备的关键素养。本研究深入探讨个体与AI大模型对话中深度思维发展的内在逻辑,高质量提问在人机对话中的核心作用,即提... 数智时代,与AI大模型对话有望成为培养学生深度思维的重要引擎。其中,向大模型提出高质量的问题,已然成为每个学生必备的关键素养。本研究深入探讨个体与AI大模型对话中深度思维发展的内在逻辑,高质量提问在人机对话中的核心作用,即提问的科学与艺术。具体而言,倡导引导学生以科学的方式构建问题,鼓励他们通过主动发问、递进追问、系统求问等策略,逐步从线性思维过渡至关联思维,最终形成边界思维,从而实现思维的跃迁与进阶。同时,强调提问的艺术性,通过设计智慧驱动构思对话场景,借助提示语框架和结构化提示语,并融入情感关怀,使得与AI大模型的对话更为生动有趣且富有意义,从而有效激发学生的深度思维能力,促进他们认知与情感的全面和谐发展。 展开更多
关键词 人机对话 对话式学习 AI大模型 深度思维 人机协同
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直接空气碳捕集耦合二氧化碳光、热、电转化技术研究进展
16
作者 柳待 王宇旸 +6 位作者 吴嘉僖 吴宛霖 王腾 熊卓 刘婧 赵永椿 张军营 《热力发电》 北大核心 2025年第6期17-27,共11页
直接空气碳捕集(direct air capture,DAC)技术作为典型的负碳排放技术,是实现碳中和目标的关键技术之一,但是其依然面临高成本、高能耗问题。DAC技术与碳利用技术的深度耦合,将捕集的CO_(2)转化为高附加值产品,可提升碳减排效率并降低... 直接空气碳捕集(direct air capture,DAC)技术作为典型的负碳排放技术,是实现碳中和目标的关键技术之一,但是其依然面临高成本、高能耗问题。DAC技术与碳利用技术的深度耦合,将捕集的CO_(2)转化为高附加值产品,可提升碳减排效率并降低全过程成本,在碳中和路径中具有重要价值。介绍了DAC技术的分类和原理,综述了DAC技术与CO_(2)光、电、热转化技术耦合的研究进展和主要挑战,最后展望了DAC技术与碳利用技术深度耦合的应用前景和发展方向。 展开更多
关键词 直接空气碳捕集 CO_(2)光、电、热转化 深度耦合 研究进展
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超深井筒建设期风流温度场变化规律研究
17
作者 赵思宇 赵兴东 +2 位作者 况丹阳 李文光 李畅 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第11期4202-4210,共9页
当前,国内针对超深井筒建设期间内部风流温度场变化规律的研究还较少。因此,随着超深井筒建设工程实践的持续推进,深入开展这一领域的研究工作十分必要。以亚洲第一深井——三山岛金矿为工程背景,聚焦超深井筒建设期间井筒内部风流温度... 当前,国内针对超深井筒建设期间内部风流温度场变化规律的研究还较少。因此,随着超深井筒建设工程实践的持续推进,深入开展这一领域的研究工作十分必要。以亚洲第一深井——三山岛金矿为工程背景,聚焦超深井筒建设期间井筒内部风流温度场变化规律问题,以牛顿冷却定律和热力学第一定律为基础,从流体力学的角度出发,提出了新理论——平衡焓介面理论,该理论从控制体角度得出了超深井筒风温变化的三个临界条件;使用数值模拟方法对该理论的结论进行了研究,以现场实测数据对得到的结论进行了验证。结果表明,风流在超深井筒中自下而上运行时,风温的变化并不是简单的线性关系,而是类似高次函数的波动曲线关系,呈现先降低后升高再降低的规律。此外,平衡焓介面理论同时阐明了超深井筒风流温度场变化规律中的能量转化关系和过程。研究为超深井筒建设期风温场做了理论构建方面的探索,为后续超深井筒建设中的通风降温工作提供了理论依据,将助力超深井筒建设工程的高效、安全实施。 展开更多
关键词 安全工程 深部通风 超深井筒 平衡焓介面 风流温度场 能量转化
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一种具有植物照明应用潜力的Ca_(2)Gd_((1-x))Ga_(3)Ge_(2)O_(12):xEu^(3+)石榴石基荧光粉
18
作者 宋宏基 倪海勇 +5 位作者 高丽霞 特罗菲莫夫·尤里·瓦西里耶维奇 张秋红 李森 丁建红 李许波 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期42-50,共9页
本研究采用Eu^(3+)取代Gd3+合成了一系列的Ca_(2)Gd_((1-x))Ga_(3)Ge_(2)O_(12):xEu^(3+)(CGGG:Eu^(3+))石榴石基荧光粉。通过X射线粉末衍射研究样品的晶体结构,通过荧光激发光谱、发射光谱、变温发射光谱和荧光量子产率测试样品的发光... 本研究采用Eu^(3+)取代Gd3+合成了一系列的Ca_(2)Gd_((1-x))Ga_(3)Ge_(2)O_(12):xEu^(3+)(CGGG:Eu^(3+))石榴石基荧光粉。通过X射线粉末衍射研究样品的晶体结构,通过荧光激发光谱、发射光谱、变温发射光谱和荧光量子产率测试样品的发光性能。结果表明:在394 nm的紫外光激发下,其发射光包括从橙光、红光到深红光的Eu^(3+)特征光谱,分别来源于电子跃迁5D0-7FJ(J=1,2,3,4),通过这三种光的混合可以提供适宜植物生长所需的波长范围内的光。样品的变温发射光谱表明,样品在高温下具有良好的热稳定性,且计算得到热激活能为0.229 eV.样品的量子效率为85.8%,这表明该荧光粉可以高效地将紫外光转化为植物主要吸收的光,显著提升能量的利用效率,为植物生长照明领域提供新的材料。未来的研究可以围绕如何利用荧光粉在不同植物生长阶段提供定制化的光照方案,从而提高光能的利用效率,促进植物生长。 展开更多
关键词 荧光粉 石榴石结构 紫外光转换 深红光 植物照明
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基于深度学习的瞬变电磁场拟地震波场提取技术与应用
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作者 薛俊杰 周楠楠 +3 位作者 常江浩 余传涛 鲁凯亮 范克睿 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期3282-3290,共9页
通过积分变换,可将满足扩散方程的瞬变电磁场转换成虚拟波场.传统的波场转换方法对正则化因子依赖性较强,导致计算结果稳定性差.为了克服正则化因子的干扰,本文提出采用深度学习的方法将瞬变电磁场转换到虚拟波场.首先分别计算相同电阻... 通过积分变换,可将满足扩散方程的瞬变电磁场转换成虚拟波场.传统的波场转换方法对正则化因子依赖性较强,导致计算结果稳定性差.为了克服正则化因子的干扰,本文提出采用深度学习的方法将瞬变电磁场转换到虚拟波场.首先分别计算相同电阻率模型下的瞬变电磁场和拟地震波场,构建训练集与对应的标签.然后设计复合型神经网络C-Unet,相比于传统的Unet,该网络进一步提升了模型特征的学习能力.模型测试结果表明,C-Unet在迭代误差和预测结果精度均优于Unet网络.最后利用实测数据进一步验证了本文提出的方法的有效性. 展开更多
关键词 波场转换 深度学习 卷积神经网络 瞬变电磁场 虚拟波场
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基于LERT与CoMet的生成式员工情感识别研究
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作者 王婷渲 尹裴 《软件工程》 2025年第9期14-18,共5页
针对员工情感文本识别中样本数量有限且情感表达复杂的问题,提出结合常识知识模型CoMet与预训练语言模型LERT的情感识别方法。首先,利用DeepSeek生成涵盖悲伤、信任、喜悦、恐惧、怀疑、愤怒和自我否定7类情感的员工对话数据集,并进行... 针对员工情感文本识别中样本数量有限且情感表达复杂的问题,提出结合常识知识模型CoMet与预训练语言模型LERT的情感识别方法。首先,利用DeepSeek生成涵盖悲伤、信任、喜悦、恐惧、怀疑、愤怒和自我否定7类情感的员工对话数据集,并进行情感倾向标注;然后,基于LERT模型结合CoMet模型,通过引入对话主体的目标识别与常识知识,增强模型对情感状态的理解与识别能力。实验结果表明,该方法在情感识别准确性上较传统方法平均提升10.2%,为情感分析提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 深度学习 LERT COMET 对话情感识别
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