用于高性能超级电容器电极的栓皮栎基多孔活性炭的制备

本研究以空腔细胞组成的栓皮栎为原料,KOH为活化剂制备了具有多孔结构的栓皮栎软木基多孔活性炭。以此方法制得的活性炭呈薄片状外形,最大比表面积达到2312m^2/g,具有特殊的微孔?介孔结构。在呈碱性的KOH三电极体系中,0.1A/g电流密度时比电容达296F/g;两电极体系中,5A/g时的比电容达到201F/g,循环5000次后电容保持率达99.5%。在呈中性的Na2SO4两电极体系中,电流密度0.5A/g(174F/g)至50A/g(140F/g)时电容保持率达80.5%,倍率性能良好,能量密度高达19.62Wh/kg。

秸秆还田配施不同激发剂对潮土有机碳和微生物群落的影响

选用黄淮海平原典型潮土,设置只添加秸秆(CK)、秸秆还田配施纸浆(P)、秸秆还田配施樟木屑(CW)、秸秆还田配施鸡粪(CM)、秸秆还田配施木本泥炭(MT)5个试验处理,将土柱原位放于田间。180 d后,测定土壤有机碳及其组分含量、土壤养分含量、碳氮磷相关酶活性、微生物生物量碳含量,利用16S rRNA基因高通量测序分析细菌群落结构,研究秸秆还田配施不同激发剂对潮土有机碳含量提升的主控途径以及细菌群落的影响。结果显示,与CK相比,添加激发剂处理显著提高了土壤有机碳含量,其中MT处理对颗粒态有机碳(POC)含量提升效果最为显著,CM处理对矿物结合态有机碳(MOC)含量提升效果最显著。与CK相比,MT处理土壤碳氮比提高最为显著(15.6%);CW处理在所有处理中单位微生物生物量的β-1,4-葡萄糖苷酶活性与β-1,4-乙酰氨基葡萄糖苷酶活性比值(EEA/MBC_(C/N))、单位微生物生物量的β-1,4-葡萄糖苷酶活性与碱性磷酸酶活性的比值(EEA/MBC_(C/P))均最高(P<0.05)。基于微生物群落特性分析发现,与CK相比,CM处理土壤中绿弯菌门(Chloroflexi)和芽单胞菌门(Gemmatimonadota)的相对丰度都有所增加。基于土壤养分、土壤酶活性和微生物群落分析发现,秸秆降解后期,细菌对提升有机碳含量的作用有限。表明秸秆配施不同激发剂还田条件下,土壤有机碳含量提升主控途径有差异,因此合理选择激发剂进行搭配施用,更有助于提高土壤有机碳含量。

DMFC阳极催化剂Fe_3O_4@Pt的制备及其催化性能

采用水热法制得粒径为150~300 nm、分散性良好的Fe_3O_4磁性内核颗粒,经APTES对Fe_3O_4进行氨基化修饰后,用NaBH_4原位还原H_2PtCl_6制得Fe_3O_4@Pt核壳结构的DMFC阳极催化剂,对其进行TEM、XRD、XPS、EDS和催化活性及稳定性表征,结果表明:制得的Fe_3O_4@Pt颗粒表面主要由Pt组成,形成了完整包覆一层Pt的Fe_3O_4@Pt粒子,颗粒粒径为200~300 nm,Fe与Pt的原子比近似为3:1;Fe_3O_4@Pt具有良好的稳定性,在循环100圈后,Fe_3O_4@Pt修饰的玻碳电极在新配制的0.5 mol/L H_2SO_4+1 mol/L CH_3OH溶液中循环第101圈的峰电流密度是第一圈的94.51%;纯Pt的峰电流密度仅为Fe_3O_4@Pt的90.73%,Fe_3O_4和Pt之间存在电荷传递,从而提高了Fe_3O_4@Pt的催化活性。因此Fe_3O_4@Pt有望取代Pt作为DMFC的阳极催化剂。

基于向量空间模型的文档聚类研究

文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位．是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法，分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数，使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法．对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷．详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则，结合抽样技术思想，来稳定初始聚类中心的选取，改善聚类结果。

计算机技术在电子商务中的应用

电子商务是传统资源与计算机结合的一种商业模式,它改变了沟通交流的方式,交易双方可以任意时间、地点进行商务活动,网络也让更多的消费者了解更多的商品信息,企业也可以将产品销售到世界的每一个角落。所有的商务活动都要依赖于计算机而进行,简述计算机技术与电子商务之间的关系,分析电子商务存在的网络安全问题,介绍计算机技术在保障电子商务安全方面的实际应用,并对未来的电子商务发展趋势作一些展望。

无线网络信号监测中计算机通讯的实现研究

随着无线网络技术的发展,人们对无线网络通讯提出了更高的要求。而使用计算机通讯技术,可以完成对无线网络信号监测的技术改进,从而使人们的需求得到满足。因此,文章对无线网络信号监测中的计算机通讯的实现方案、设计方法和实现要点展开了探讨,以便为关注这一话题的人们提供参考。

鲁棒优化方法在供应链柔性承诺问题中的应用

近年来,鲁棒优化方法已成为一种处理不确定优化问题的强大工具,而且在众多领域中均得到了成功的应用。文中研究了一种二级多周期供应链问题,即不确定需求只存在于某些不确定系统中零售商与供应商的柔性承诺(RSFC)问题。文中对RSFC进行了改进,零售商在计划期初对整个计划期承诺一个总的采购承诺量。我们利用Bertsimas&Sim的鲁棒优化方法对这一问题进行分析与讨论,得到随机需求下的线性规划问题。文中结果表明,零售商与供应商在这种随机需求情况下采用鲁棒措施仍然能使得模型达到最优。

基于DMA与特征划分的多源文本主题模型

针对传统主题模型在挖掘多源文本数据集信息时存在主题发现效果不佳的问题,设计一种基于狄利克雷多项式分配(DMA)与特征划分的多源文本主题模型。以DMA模型为基础,放宽对预先输入的主题数量的限制,为每个数据源分配专有的主题分布参数,使用Gibbs采样算法估计每个数据源的主题数量。同时,对每个数据源分配专有的噪音词分布参数以及主题-词分布参数,采用特征划分方法区分每个数据源的特征词和噪音词,并学习每个数据源的用词特征,避免噪音词集对模型聚类的干扰。实验结果表明,与传统主题模型相比,该模型能够保留每个数据源特有的词特征,具有更好的主题发现效果及鲁棒性。