The paper discusses the advancements and applications of neural networks, specifically ChatGPT, in various fields, including chemistry education and research. It examines the benefits of AI and ChatGPT, such as their ...The paper discusses the advancements and applications of neural networks, specifically ChatGPT, in various fields, including chemistry education and research. It examines the benefits of AI and ChatGPT, such as their ability to process and analyze large amounts of data, create personalized training systems, and offer problem-solving recommendations. The paper delves into practical applications, showcasing how ChatGPT can be utilised to augment chemistry learning. It provides examples of using ChatGPT for creating tests, generating multiple-choice questions, and studying chemistry in general. Concerns are voiced about the ethical and societal impact of AI development. In conclusion, it explores the exciting potential of AI to tackle challenges that may exceed human capabilities alone, paving the way for further exploration and collaboration between humans and intelligent machines.展开更多
在应变速率为0.1、0.01、0.001s^(-1)和变形温度400、450、500℃条件下采用热模拟试验机对Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu合金进行了等温热压缩试验,并采用动态材料模型(Dynamic Material Modeling, DMM)绘制材料的热加工图,预测了所设计的钎料...在应变速率为0.1、0.01、0.001s^(-1)和变形温度400、450、500℃条件下采用热模拟试验机对Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu合金进行了等温热压缩试验,并采用动态材料模型(Dynamic Material Modeling, DMM)绘制材料的热加工图,预测了所设计的钎料合金Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu与芯材铝合金AA3003的变形机制,从而得到钎料合金和芯材合金共同适合的加工窗口,避免复合轧制过程中出现材料开裂、变形不匹配等问题,缩短试验时间。试验结果表明,当变形温度在400~500℃,应变速率范围为0.001s^(-1)~0.1s^(-1),Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu合金与芯材合金AA3003在高温变形时不会出现失稳现象,并且在较高的温度和较低的应变速率下比较适合材料的成形加工。展开更多
利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3....利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3.5),对中国新疆地区土壤温度时空分布进行逐小时Off-line模拟(模拟时段为2009—2012年);利用国家土壤温度自动站(新疆区域105站点)数据验证CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式在中国新疆地区3个土壤层(5cm、20cm和80cm)的土壤温度模拟能力。研究发现:在月变化方面,第1层(5cm)土壤温度模拟与实测值差异最大,在每年7月最大差异达5k左右;第2层(20cm)在每年7月达最大差异(3k左右),而第3层(80cm)在每年7月均模拟的很好。造成这种现象的原因可能因为新疆地区7月前后浅层土壤温度变化剧烈,温度白天最高可达300K以上,昼夜温差大,导致模式不能很好抓住浅层土壤温度的变化趋势。研究还发现,在80cm土壤深度,模式在1月、12月的模拟结果均较前两层差。在日变化方面,研究发现:较浅的两层(5cm和20cm)土壤温度模拟值在夏季和秋季均较差。与月变化模拟结果类似的是,80cm土壤层日变化在1、12月模拟较差,然而在其他时段却模拟的很好。在小时变化方面,分析发现:第1层土壤(5cm)模拟结果在每年的1—4月及9—11月的全天(即24 h),模式也会有不同的偏差:其中,在03UTC—21UTC之间主要表现为模式结果比观测结果偏高,而在日内21UTC—00UTC主要表现为模拟结果偏小。在每年的5—8月,全天模拟值都偏小,其中在09UTC达当日最大值。而距离第2层(20cm)处的土壤温度模拟值在大部分月份都偏差较小(-1K至1k之间),并在日内12UTC偏差达到当日最大值。研究发现,在土壤20cm处,模式模拟的最大值较观测值提前,而第3层(80cm)的土壤温度基本不受日内变化影响,表现较为平稳。造成这种影响的原因可能是因为新疆地区5—8月、9—11月为昼夜温差大,深层土壤温度较浅层土壤温度温差变化小,这也造成了模式对于浅层土壤模拟较深层差的主要原因。总体研究表明:CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式可较为精确的模拟中国新疆地区多年平均土壤温度时空分布,并较为准确的反映中国新疆地区土壤温度的小时、日、月及年际的变化规律。模式浅温度模拟不好的原因可能与模式参数化方案及地表参数有关,后期将继续修正该问题。展开更多
利用第二次全国土壤调查土壤质地数据(SNSS)和中国区域陆地覆盖资料(CLCV)将陆面过程模式CLM3.5(Community Land Model version 3.5)中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据(FAO)和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据(MODIS)...利用第二次全国土壤调查土壤质地数据(SNSS)和中国区域陆地覆盖资料(CLCV)将陆面过程模式CLM3.5(Community Land Model version 3.5)中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据(FAO)和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据(MODIS)进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5(CLM-new)、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5(CLM-clcv)、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5(CLM-snss)和基于原始下垫面数据的CLM3.5(CLM-ctl),对内蒙古地区2011~2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明:相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。展开更多
信息化平台建设是实验教学中心提高管理水平、实现优质教学资源共享、更好地发挥示范辐射作用、确保开放运行质量的必要保证,在实验中心的建设过程中具有重要作用。为进一步提高信息化管理水平,西南交通大学国家级机械基础实验中心在原...信息化平台建设是实验教学中心提高管理水平、实现优质教学资源共享、更好地发挥示范辐射作用、确保开放运行质量的必要保证,在实验中心的建设过程中具有重要作用。为进一步提高信息化管理水平,西南交通大学国家级机械基础实验中心在原有网络化管理系统的基础上,采用ASP.NET 3.5与SQL SERVER 2008相结合,重新开发建设了信息化管理平台。系统架构由客户端层、应用逻辑层、数据库层3个层次组成,具有易扩展、易维护、开放化、智能化和安全可靠等特点。展开更多
文摘The paper discusses the advancements and applications of neural networks, specifically ChatGPT, in various fields, including chemistry education and research. It examines the benefits of AI and ChatGPT, such as their ability to process and analyze large amounts of data, create personalized training systems, and offer problem-solving recommendations. The paper delves into practical applications, showcasing how ChatGPT can be utilised to augment chemistry learning. It provides examples of using ChatGPT for creating tests, generating multiple-choice questions, and studying chemistry in general. Concerns are voiced about the ethical and societal impact of AI development. In conclusion, it explores the exciting potential of AI to tackle challenges that may exceed human capabilities alone, paving the way for further exploration and collaboration between humans and intelligent machines.
文摘在应变速率为0.1、0.01、0.001s^(-1)和变形温度400、450、500℃条件下采用热模拟试验机对Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu合金进行了等温热压缩试验,并采用动态材料模型(Dynamic Material Modeling, DMM)绘制材料的热加工图,预测了所设计的钎料合金Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu与芯材铝合金AA3003的变形机制,从而得到钎料合金和芯材合金共同适合的加工窗口,避免复合轧制过程中出现材料开裂、变形不匹配等问题,缩短试验时间。试验结果表明,当变形温度在400~500℃,应变速率范围为0.001s^(-1)~0.1s^(-1),Al-11.5Si-1.6Mg-3.5Cu合金与芯材合金AA3003在高温变形时不会出现失稳现象,并且在较高的温度和较低的应变速率下比较适合材料的成形加工。
文摘利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3.5),对中国新疆地区土壤温度时空分布进行逐小时Off-line模拟(模拟时段为2009—2012年);利用国家土壤温度自动站(新疆区域105站点)数据验证CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式在中国新疆地区3个土壤层(5cm、20cm和80cm)的土壤温度模拟能力。研究发现:在月变化方面,第1层(5cm)土壤温度模拟与实测值差异最大,在每年7月最大差异达5k左右;第2层(20cm)在每年7月达最大差异(3k左右),而第3层(80cm)在每年7月均模拟的很好。造成这种现象的原因可能因为新疆地区7月前后浅层土壤温度变化剧烈,温度白天最高可达300K以上,昼夜温差大,导致模式不能很好抓住浅层土壤温度的变化趋势。研究还发现,在80cm土壤深度,模式在1月、12月的模拟结果均较前两层差。在日变化方面,研究发现:较浅的两层(5cm和20cm)土壤温度模拟值在夏季和秋季均较差。与月变化模拟结果类似的是,80cm土壤层日变化在1、12月模拟较差,然而在其他时段却模拟的很好。在小时变化方面,分析发现:第1层土壤(5cm)模拟结果在每年的1—4月及9—11月的全天(即24 h),模式也会有不同的偏差:其中,在03UTC—21UTC之间主要表现为模式结果比观测结果偏高,而在日内21UTC—00UTC主要表现为模拟结果偏小。在每年的5—8月,全天模拟值都偏小,其中在09UTC达当日最大值。而距离第2层(20cm)处的土壤温度模拟值在大部分月份都偏差较小(-1K至1k之间),并在日内12UTC偏差达到当日最大值。研究发现,在土壤20cm处,模式模拟的最大值较观测值提前,而第3层(80cm)的土壤温度基本不受日内变化影响,表现较为平稳。造成这种影响的原因可能是因为新疆地区5—8月、9—11月为昼夜温差大,深层土壤温度较浅层土壤温度温差变化小,这也造成了模式对于浅层土壤模拟较深层差的主要原因。总体研究表明:CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式可较为精确的模拟中国新疆地区多年平均土壤温度时空分布,并较为准确的反映中国新疆地区土壤温度的小时、日、月及年际的变化规律。模式浅温度模拟不好的原因可能与模式参数化方案及地表参数有关,后期将继续修正该问题。
文摘利用第二次全国土壤调查土壤质地数据(SNSS)和中国区域陆地覆盖资料(CLCV)将陆面过程模式CLM3.5(Community Land Model version 3.5)中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据(FAO)和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据(MODIS)进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5(CLM-new)、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5(CLM-clcv)、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5(CLM-snss)和基于原始下垫面数据的CLM3.5(CLM-ctl),对内蒙古地区2011~2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明:相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。
文摘信息化平台建设是实验教学中心提高管理水平、实现优质教学资源共享、更好地发挥示范辐射作用、确保开放运行质量的必要保证,在实验中心的建设过程中具有重要作用。为进一步提高信息化管理水平,西南交通大学国家级机械基础实验中心在原有网络化管理系统的基础上,采用ASP.NET 3.5与SQL SERVER 2008相结合,重新开发建设了信息化管理平台。系统架构由客户端层、应用逻辑层、数据库层3个层次组成,具有易扩展、易维护、开放化、智能化和安全可靠等特点。