Micromagnetic simulations of reversal magnetization in cerium-containing magnets

Single-grain models with different cerium contents or structural parameters have been introduced to investigate the reversal magnetization behaviors in cerium-containing magnets. All the micromagnetic simulations are carried out via the object oriented micromagnetic framework(OOMMF). As for single(Nd,Ce)_2 Fe_(14)B type grain, the coercivity decreases monotonously with the increase of the cerium content. Four types of grain structure have been compared: single(Nd,Ce)_2 Fe_(14)B type, core((Nd,Ce)_2 Fe_(14)B)-shell(Nd_2 Fe_(14)B) type with 2 nm thick shell, core(Ce_2 Fe_(14)B)-shell(Nd_2 Fe_(14)B) type, and core(Nd_2 Fe_(14)B)-shell(Ce_2 Fe_(14)B) type. It is found that core((Nd,Ce)_2 Fe_(14)B)-shell(Nd_2 Fe_(14)B)type grain with 2 nm thick shell always presents the largest coercivity under the same total cerium content. Furthermore,the relationship between the coercivity and the shell thickness t in core((Nd,Ce)_2 Fe_(14)B)-shell(Nd_2 Fe_(14)B) type grain has been studied. When the total cerium content is kept at 20.51 at.%, the analyzed results show that as t varies from 1 nm to 7 nm, the coercivity gradually ascends at the beginning, then quickly descends after reaching the maximum value when t = 5 nm. From the perspective of the positions of nucleation points, the reasons why t affects the coercivity are discussed in detail.

兔出血症病毒2型理化特性研究

【目的】本研究旨在研究该病毒的理化特性,评价不同处理条件对RHDV2的杀灭效果。【方法】本研究拟对临床疑似RHDV2感染致死的家兔进行RT-PCR鉴定病原,并利用不同pH值、不同温度、常用兽用消毒剂、不同浓度甲醛处理RHDV2,通过PMA-RT-qPCR对病毒理化特性进行研究。【结果】经RT-PCR检测与测序分析,确诊为RHDV2感染,该毒株VP60基因序列与GenBank中RHDV2(登录号:MN276176.1)一致性为98.35%。PMA-RT-qPCR结果表明,RHDV2对酸碱、高温、兽用消毒剂、甲醛均表现不同程度的敏感性。酸碱处理病毒,随pH值降低或升高,病毒杀灭率均有提高。65℃处理病毒30 min后,病毒杀灭率可达77.61%,83℃处理5 min后,病毒杀灭率可达95.10%。RHDV2对3种所测兽用消毒剂均敏感,其中聚维酮碘对RHDV2杀灭作用最好,作用30 min后,病毒杀灭率达88.78%。0.3%甲醛的杀灭率优于0.2%甲醛,作用30 min后,其杀灭率可达82.22%。【结论】本研究探究了RHDV2的理化特性,该病毒对酸碱、高温、兽用消毒剂、甲醛均有不同程度的敏感性。本研究为RHDV2的诊断、临床消毒剂的选择提供了参考依据,为该病毒致病机理研究与疫苗研发奠定基础。

无人机高光谱影像与冠层树种多样性监测

冠层树种多样性是自然森林生态系统功能和服务的重要基础。及时掌握冠层多样性的现状及变化趋势,是探讨诸多重要生态学问题的前提,更是制定合理生物多样性保护策略的基础。但受制于传统的多样性信息采集方法,区域尺度的高精度冠层多样性监测发展较为缓慢;许多在气候变化和人类干扰下的生物多样性分布信息得不到及时更新。近年来基于无人机的冠层高光谱影像收集与分析技术的发展,使得冠层多样性监测迎来了新的发展契机。本文从森林冠层高光谱影像出发,介绍了与多样性监测相关的无人机航拍和基于深度学习的图像处理技术,并结合已有文献,探讨了无人机高光谱应用于森林冠层树种多样性监测的研究现状、可行性、优势及缺陷等。我们认为冠层高光谱影像为多样性监测提供了不可或缺且丰富的原始信息;而无人机与高光谱相机的结合,使得区域化高频率(如每周)、高精度(如分米乃至厘米级)的冠层多样性信息自动化收集成为可能。然而高光谱影像数据量大、数据维度高与数据结构非线性的特点为影像处理带来了挑战,而深度学习技术的飞跃,使得从冠层高光谱影像中提取个体及物种信息达到了极高精度。恰当地使用这些技术将大大提升冠层树种多样性的自动化监测水平,由此也将帮助我们在当前剧变环境下及时掌握森林冠层多样性的现状与变化,为生物多样性研究与保护提供可靠的数据支撑。