检测空气绝缘分解气体NO_(2)的Pd-MoSe_(2)传感器研究

针对目前NO_(2)传感器响应低、恢复速度慢、功耗高等问题,提出一种用于空气绝缘分解气体NO_(2)检测的金属钯Pd掺杂MoSe_(2)基气体传感方法。制备了本征MoSe_(2)气敏传感器与Pd-MoSe_(2)气敏传感器,并基于所搭建气敏响应测试平台研究其对NO_(2)的气敏响应特性,利用第一性原理计算NO_(2)在MoSe_(2)晶面上的吸附参数和吸附行为。经过气敏特性测试发现:室温工作时,Pd-MoSe_(2)气敏传感器对20μL/L NO_(2)的响应值为3.95,响应时间和恢复时间分别为38 s和46 s,可实现2μL/L NO_(2)的有效检测。理论计算结果表明:本征MoSe_(2)对NO_(2)的吸附为弱物理吸附,而Pd-MoSe_(2)表现为强化学吸附。研究结果可为高性能MoSe_(2)气体传感器的制备及其在NO_(2)在线监测中的应用提供借鉴。

基于隐马尔可夫模型的英语单词词性智能分析判断研究

英语作为国际语言,在日常生活、学习中非常重要。随着经济全球化及科技进步,越来越多的人为了掌握发达国家先进技术,更应该学好英语。但是,对英语初学者来说,词性分析判断是难点,而准确判断词性又是掌握英语的先决条件。本文应用隐马尔科夫模型对英语语句中的单词词性进行自动分析判断,能有效帮助初学者准确掌握英语单词词性。本文基于语料集COCA进行实验的训练及验证,印证了在英语语句中采用此方法,词性判断准确率达到97.5%。