稀土钐-聚乙二醇高分子转光剂的合成及其荧光性能

以三聚氯氰交联月桂醇、8-羟基喹啉和聚乙二醇制备高分子配体CHA(PEG),再与稀土Sm 3+中心离子配位合成了一种新型高分子转光剂Sm[CHA(PEG)].采用FTIR、XPS、XRD、荧光光谱、UV和TGA等测试方法分析了Sm[CHA(PEG)]的化学结构、荧光性能以及热稳定性等.结果表明,Sm[CHA(PEG)]在320~400 nm具有紫外宽吸收带,而荧光激发峰的最佳峰位在362 nm处,二者具有良好的吻合性;荧光发射峰在566 nm、614 nm和645 nm均出现了Sm 3+的特征发射峰,其中在645 nm处强度最大,与植物在红光区光合作用的吸收光谱具有较佳的匹配性.热失重曲线显示该转光剂的分解温度为281℃,热稳定性良好.本文合成的Sm[CHA(PEG)]具有优良的光学和热学性能,在农膜领域极具应用前景.

DCaT:面向高分辨率场景的轻量级语义分割模型

语义分割是计算机视觉中分析和理解场景的关键任务,但现有的分割模型需要较高的计算成本和内存需求,不适合高分辨率场景的轻量级语义分割。针对该问题,提出了一种新的面向高分辨率场景的轻量级语义分割模型DCaT。采用深度可分离卷积提取图像的局部语义;使用基于坐标感知和动态稀疏混合注意力的轻量级Transformer获取图像的全局语义;通过模块融合,在低级语义上注入高级语义;通过分割头输出像素预测标签。实验结果表明:与基线模型相比,DCaT在高分辨率数据集Cityscapes上的平均交并比提高了1.5个百分点,模型复杂度降低了26%,推理速度提升了12%。实现了高分辨率场景下模型复杂度与性能之间的更好平衡,证明了DCaT的有效性和实用性。

双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。

用于骨组织再生的电活性高分子材料研究进展

天然骨组织具有压电特性,重建缺损部位的局部电微环境是刺激骨再生的有效策略。电活性高分子材料能够仿生骨组织压电特性,修复缺损处生理学电微环境,进而促进骨组织再生修复。本文分类介绍了几种类型的电活性高分子材料,包括导电高分子、压电高分子和驻极体高分子材料,概述了其在骨组织修复领域的研究进展,并分析了不同材料的优势与挑战。

高分子材料在化学工业中的应用——评《高分子化学》(第三版)

科技的发展推动化工行业生产更加迅速,化学工业生产需要用到高分子材料,如天然橡胶、棉花,以及人工合成的塑料、橡胶等,这些材料的相对分子质量较高,性能十分稳定,能够为人类工业文明进步提供助力。本文参考由卢江、梁晖编著,化学工业出版社出版的《高分子化学》(第三版)一书,全书系统讲述了高分子化合物的聚合反应,详细描述了其反应机理与不同聚合反应的实施方法、反应条件及高分子产物,为现代化学工业生产提供了指导,辅助化工行业开发更多的高分子化学材料。

新型高分子材料在舰船中的应用和发展

综合评述了新型高分子材料 (树脂基复合材料、导电高分子材料、减振降噪高分子材料、消声吸声高分子材料、水声换能高分子材料 )

面向化学类非高分子专业学生的高分子化学实验教学创新与实践——以温敏型高分子的制备、溶液性质、光学性能与应用为例

面向化学类(非高分子)专业的高分子化学实验教学发展较为缓慢,亟需紧跟研究前沿,引入新内容。本文总结了近十年的教学改革经验,并以温敏型高分子的制备、溶液性质、光学性能与应用为例,介绍如何通过实验教学内容、实验技术、教学方法等方面的创新,设计符合理科人才培养需求的、契合时代与科学发展的、被学生喜爱与重视的一系列高分子化学实验,以有效解决培养需求与课业负担之间的矛盾,且在不新增开课、课时有限的情况下,加入到化学类专业本科教学体系中,激发学生对学科领域的兴趣,提升学生的探究和创新能力。

高分子药物研究进展

综述了高分子药物的研究进展,将高分子药物分为具有药理活性的高分子聚合物、高分子络合物药物、高分子微胶囊药物以及高分子载体药物4大类,并对其在药学上的应用进行了阐述.

石墨烯/高分子复合材料研究进展的可视化分析

为了解石墨烯/高分子复合材料研究领域的研究现状,利用CiteSpace软件对2004—2023年期间该领域的文献进行可视化分析,通过主题检索构建数据集,从时间分布、国家合作、机构合作及文献共被引分析该研究领域的发展情况。石墨烯/高分子复合材料领域研究活跃,中国、美国、印度为主要研究力量,中国的发文数占所有国家发文数的45%;电磁干扰、热导率及石墨烯纳米片是该领域的三个主要聚类,近期的研究热点为石墨烯/高分子复合材料用于电磁干扰,掺入石墨烯的高分子材料具有高电磁屏蔽效率。突变性分析结果表明,近期该领域的研究趋势为石墨烯增强复合材料,在低添加量下,石墨烯对复合材料力学性能的增强效果显著。

导电高分子水凝胶及其应变传感性能研究进展

导电高分子水凝胶特指以本征型导电高分子聚苯胺、聚吡咯或聚噻吩等作为导电组分的一类水凝胶。水凝胶的介质环境有助于导电高分子保持质子酸掺杂状态,导电高分子的有机骨架又易与水凝胶网络结合,因此含有导电高分子的水凝胶具有丰富的可设计性,在应变传感领域表现出可观的应用前景,是一种极具潜力的柔性电子材料。本文结合导电高分子水凝胶最新研究进展,系统归纳了亲水性高分子网络与刚性的导电高分子复合形成三维交联网络的构建策略,指出了提升该类材料力学性能、导电性能和抗冻性能的关键制备方法,并分析了其应变传感性能的影响因素。

高分子材料在中药分离纯化及制剂中的应用进展

综述了近年来国内外高分子材料在中药及天然药物中应用概况,尤其是高分子膜、高分子絮凝剂、高分子吸附剂及高分子药物传递系统在中药及天然药物的分离纯化及制剂等方面的研究进展,并展望了高分子材料在中药制剂中应用前景与作用。

智能高分子材料在智能给药系统中的应用

简要介绍了合成智能高分子材料、半合成智能高分子材料和天然智能高分子材料在智能给药系统中的应用研究进展,并展望了其在智能给药系统中的应用前景。

功能高分子材料课程思政教学研究与实践

课程思政是落实立德树人根本任务的战略举措,理工类专业课是高等学校课程思政建设的重要组成部分。功能高分子材料课程团队深入挖掘课程中蕴含的思政资源、凝练思政元素、深入探究知识讲授与思政教育的有机融合,在教学实践中取得明显的育人成效。该文对教学团队在课程思政建设方面的研究与实践进行系统地分析和总结,尤其对课程思政建设过程中的一些创新举措进行梳理,期望为理工类专业课开展课程思政教学提供有价值的参考。

含硫动态高分子的研究进展

自动态共价键概念问世以来,含硫动态高分子作为动态化学中的一类重要高分子在化学、生物、材料等领域的应用取得了重大进展。硫元素作为自然界中常见元素,其来源广泛,且理化性质较为活泼,可参与多种有机化学反应,因此含硫动态高分子得到了迅速发展。本文介绍了不同类型的含硫动态共价键,简述了其动态影响因素,并探讨了多种含硫动态共价键在高分子材料设计和构建中的应用,特别是对材料化学、电子器件、生物医疗等领域的影响,最后对含硫动态高分子材料的未来发展作了展望。

高分子表面活性剂在废水处理中的应用

高分子表面活性剂作为絮凝剂在废水处理中有着广泛的应用 ,分别介绍了阳离子高分子絮凝剂、两性高分子絮凝剂、阴离子高分子絮凝剂、非离子高分子絮凝剂作为水处理剂的原理及应用。

基于MOOC的“高分子化学”线上线下混合式教学模式改革与研究

“高分子化学”是材料类专业的重要课程,理论体系严谨,知识点众多。传统教学方式难以引起学生兴趣,学习自主性较弱。通过构建基于MOOC的线上线下混合式教学,以问题为驱动,强化过程考核,学生参与度和自主学习效率得到了提高。由近年来本校高分子材料与工程专业学生的课程目标达成度评价数据发现,线上线下混合式教学和考核模式的改革产生了显著成效。

基于谐波分解恢复弱势信号的高分辨率处理技术

地震资料高分辨率处理是预测薄储集层的有效手段,高分辨率处理的主要目的是有效恢复地震高、低频信息和拓宽频带,同时保持资料的信噪比和保真度。基于谐波分解恢复弱势信号的高分辨率处理技术,以压缩小波变换为基础,根据信号谐波分量对地震高、低频弱势信号进行恢复。首先,基于有效频带内的地震信号,采用压缩小波变换将其分解为各基频信号,然后计算各基频信号的高次谐波与低次谐波,将计算出的高次谐波与低次谐波加入小波变换系数中,最后进行小波逆变换,即可恢复高、低频弱势信号。在实现过程中,仅仅在有效频带内估算基频信号,能较好地保持信号的信噪比。地震信号的小波变换系数与地层反射系数具有一致性,因此该技术具有较高的保真度,可以较好保持相对振幅关系。实际应用表明,在保持资料信噪比的同时,该技术能大幅拓宽地震资料的频带,处理后的地震剖面断点更清楚,分辨能力改善明显,能较好地识别6 000 m以深约40 m的薄储集层。

生物基可闭环回收的高分子材料的研究及应用进展

以可再生的生物质为原料,设计合成可闭环回收的高分子材料,可以实现原料和高分子材料的可持续发展。本文概述了生物基可闭环回收高分子材料的发展和特性,从设计、合成、性能及应用等方面介绍了近几年来木质素、纤维素和植物油等生物基可闭环回收的高分子材料的研究进展,总结了其在3D打印、柔性电子材料、摩擦电纳米发电机、抗菌材料、太阳能蒸发器等方面的应用现状,并对生物基可闭环回收的高分子材料未来研究提出了建议。

我国高分子化学的发展现状

我国的高分子科学研究开始于1952年,经过40余年的积累,已形成一支规模较大的研究队伍.分支学科领域比较齐全,在高分子科学的各个领域开展了广泛的研究工作。1987年以来,每两年召开一次的全国高分子学术论文报告年会上收到的论文近千篇,年会之外每年还召开数目不等的全国性各种专题会议和国际高分子论文报告会(在国内召开),每年平均也有千篇论文参加交流,反映出我国高分子科学研究的蓬勃发展。近年来随着学科交叉的发展,数学、物理、生物等远缘学科和有机化学、分析化学、物理化学、化学工程、无机化学等近缘学科分别从本学科角度涉入了高分子科学的研究工作。

基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析

目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。