二维材料MXenes在传感领域的应用研究进展

二维(2D)材料MXenes独特的结构、组成和物理化学特性,使其成为继石墨烯之后2D材料研究领域又一种“明星”材料。MXenes的应用范围从机械、光学、电子、储能等领域扩展到生物医学、环境保护等。这主要是由于其具有大比表面积、高导电性、丰富的表面功能基团、良好的生物相容性,以及可利用各种聚合物或纳米颗粒进行表面功能化,使其有望应用于精准的生物传感、有毒气体和液体污染物传感监测平台。目前,MXenes材料在传感领域的研究主要集中于电流型生物传感、生物/气体电阻传感和压电传感等。在生物电化学传感中,MXenes材料主要用作蛋白质、生物酶、生物发光材料等的固定化基质,以利用其大比表面积、高导电性的特性,提高电子传质效率和速率,从而达到提高传感灵敏度、降低检测限的目的;生物/气体电阻传感是基于MXenes材料对外来吸附分子(生物分子或气体分子)造成的电导率扰动的灵敏性反映,而MXenes材料对外来生物分子或气体分子的吸附是基于其丰富的功能基团(主要为-OH、-F、-O、-Cl等)与这些分子之间的相互作用;压电传感方面的研究主要集中于便携式或可穿戴式压电传感器,MXenes受应力作用,其层间距发生变化,导致其电导率发生变化而产生电信号。可见,在传感器的应用中,人们利用的是MXenes材料的大比表面积和导电性以及表面功能基团。但是,MXenes材料的导电性受表面功能基团的影响,这些基团在一定程度上会降低MXenes的导电性,甚至某些基团使其变为半导体,这不利于传感器高导电性的要求。事实上,功能基团和高电导率是一对矛盾体,研究工作需要在两者之间寻找最佳平衡点。另外,不同的功能基团对不同元素类型的MXenes材料的导电性影响也存在差别。因此,研究者在研究利用进一步的功能化修饰电极(例如修饰贵金属纳米粒子、碳纳米管等)来克服电导率的问题的同时,也在积极寻求更适合传感的不同元素类型的MXenes材料。本文简要概述了MXenes材料的制备、结构、性能研究进展,重点综述了为生物医学、环境保护应用而设计的MXenes传感器的构建及其最新研究进展,包括电流型生物传感、可穿戴式生物传感、MXenes还原电化学传感、生物电阻传感、气体电阻传感、压电/应变传感等。本文还讨论了MXenes材料在传感领域应用面临的困难和挑战。希望本文能在MXenes传感器的开发及应用中为研究者提供有益的指导和帮助。

不同碳原子数及羟基数醇中Ti3SiC2/Si3N4摩擦副的摩擦学性能

Ti3SiC2和Si3N4等陶瓷材料是一种潜在的生物燃料发动机及功能性运动部件材料,为研究其在醇类生物燃料及润滑剂中的摩擦学性能,利用往复式摩擦试验机研究Ti3SiC2/Si3N4摩擦副在不同碳原子数直链醇(乙醇、丁醇、辛醇和十二醇)和不同羟基数醇(乙二醇和丙三醇)液体介质中的摩擦学性能。结果表明:Ti3SiC2/Si3N4在醇介质中的摩擦因数随碳原子数和羟基数的增加而减小,总体平均摩擦因数在0.06~0.11范围内变化,但丁醇中摩擦因数最高,为0.25;Ti3SiC2/Si3N4配副的磨损率均随碳原子数和羟基数的增加而减小,Ti3SiC2的磨损率在4.48×10^-7~9.33×10^-9 mm^3/(N·m)范围内变化,Si3N4的磨损率在4.05×10^-6~2.91×10^-7 mm^3/(N·m)之间变化,其中在辛醇和十二醇中几乎没有磨损。研究表明:在醇介质中Ti3SiC2/Si3N4摩擦副的摩擦状态属于边界润滑状态,摩擦界面微凸体和磨屑的犁沟效应是造成高摩擦的主要原因;摩擦化学反应是Ti3SiC2/Si3N4在醇介质中的摩擦行为的一个特点,摩擦化学磨损和磨粒磨损是材料磨损的主要机制;链长越长、羟基越多,醇的黏度越大,承载能力越强,犁沟效应和磨粒磨损降低,摩擦因数和磨损率也降低。

治安监控视频中暴力行为的识别与检测

为了充分提取治安监控视频中的时空特征和时序特征,并对暴力行为进行准确的识别与检测,提出一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)和卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)的暴力行为识别算法。首先,采用一种通用视频描述符—3DCNN结构,提取视频的短时特征,这些特征封装了视频中与目标和场景相关的背景信息,然后,构建ConvLSTM网络对3DCNN提取的短时特征在时间轴上进行建模,进而充分提取视频的高层时序特征。最后,利用Sigmoid函数分类行为动作。为了验证该算法的高效性,对所提出的方法在暴力行为数据集Hockey上进行验证,达到了98.96%的识别精度。测试结果表明,该融合模型在检测效果上优于目前人工提取特征的方法和深度学习的方法。

指纹自动识别技术的研究与应用进展

指纹自动识别技术是当今科技时代的一大创举,在各类身份识别和信息安全保障的应用中被广泛采用,具有较高的研究价值。文章围绕指纹自动识别技术的发展,综合阐述了指纹自动识别体系中图像采集、图像增强、特征提取与匹配以及数据存储等关键性技术,总结展望了指纹自动识别技术在诸多领域的良好应用前景。

不累及喉部的复发性呼吸道乳头状瘤病1例

病例资料患者,男,12岁,因"咳嗽咳痰4月,气短喘息2周"入院。患者4月前无明显诱因出现间断咳嗽、咳痰,咳白色粘痰,无发热、咯血、喘息、声音嘶哑及呼吸困难。当地医院诊断为"支气管炎",给予抗感染及对症治疗后无改善;2周前患者气短喘息加重遂来我院。既往体健,否认家族遗传病史。查体:神清,呼吸音延长,双肺未闻及干湿性啰音。

多特征融合的行为识别模型

目的视频行为识别和理解是智能监控、人机交互和虚拟现实等诸多应用中的一项基础技术,由于视频时空结构的复杂性,以及视频内容的多样性,当前行为识别仍面临如何高效提取视频的时域表示、如何高效提取视频特征并在时间轴上建模的难点问题。针对这些难点,提出了一种多特征融合的行为识别模型。方法首先,提取视频中高频信息和低频信息,采用本文提出的两帧融合算法和三帧融合算法压缩原始数据,保留原始视频绝大多数信息,增强原始数据集,更好地表达原始行为信息。其次,设计双路特征提取网络,一路将融合数据正向输入网络提取细节特征,另一路将融合数据逆向输入网络提取整体特征,接着将两路特征加权融合,每一路特征提取网络均使用通用视频描述符——3D ConvNets(3D convolutional neural networks)结构。然后,采用BiConvLSTM(bidirectional convolutional long short-term memory network)网络对融合特征进一步提取局部信息并在时间轴上建模,解决视频序列中某些行为间隔相对较长的问题。最后,利用Softmax最大化似然函数分类行为动作。结果为了验证本文算法的有效性,在公开的行为识别数据集UCF101和HMDB51上,采用5折交叉验证的方式进行整体测试与分析,然后针对每类行为动作进行比较统计。结果表明,本文算法在两个验证集上的平均准确率分别为96.47%和80.03%。结论通过与目前主流行为识别模型比较,本文提出的多特征模型获得了最高的识别精度,具有通用、紧凑、简单和高效的特点。

滥用物质所致精神障碍的责任能力认定

精神障碍人员刑事责任能力的认定一直是学术界和实务界颇具争议的复杂问题之一。精神障碍状态的认定、鉴定标准及具有精神障碍的犯罪嫌疑人的责任认定在学术界存在较大分歧,尤其是对因物质滥用行为导致精神障碍后刑事责任的认定,是近几年刑法学界和实务部门关注的热点。结合国内外相关法律规定及理论观点,探究关于物质滥用导致精神障碍后刑事责任的认定问题,期望从立法模式、司法规制、认定方式及鉴定标准化等方面对我国规制物质滥用行为所致精神障碍刑事责任认定的立法与司法活动提出建设性的改善意见,进一步实现司法公正。