分类： 材料科学 >> 材料科学（综合） 提交时间： 2023-03-18 合作期刊: 《材料研究学报》
摘要： 为了提高染料敏化太阳能电池(DSSC)的光电转化效率, 以聚苯乙烯微球(290-300 nm)自组装形成的胶体晶体为牺牲模板制备了三维有序氧化钛中空球(3DOHS-TiO2)薄膜材料, 考察了以P25-TiO2/3DOHS-TiO2双层膜为光阳极的电池的光电转化特性。扫描电镜结果表明: 3DOHS-TiO2 样品中的TiO2 中空球呈紧密六方排列, 其球心距为260-270 nm, 壁厚为40-50 nm, 相邻的TiO2中空球彼此之间通过孔洞相互连接; 透射电镜结果表明: TiO2中空球体由尺寸约为10 nm的锐钛矿相氧化钛颗粒组成, 其壳壁上有由颗粒间堆积形成的介孔。光电性能测试结果表明: P25-TiO2/3DOHS-TiO2/DSSC的光电转化效率可达6.98%, 明显优于常规的P25-TiO2/DSSC(4.32%), 其原因是双层膜光阳极中的3DOHS-TiO2薄膜对太阳光散射和捕捉能力的增强。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对大数据环境下并行深度卷积神经网络(DCNN)算法中存在数据冗余特征多、卷积层运算速度慢、损失函数收敛性差等问题，提出了一种基于Im2col 方法的并行深度卷积神经网络优化算法IA-PDCNNOA。首先，提出基于Marr-Hildreth算子的并行特征提取策略MHO-PFES，提取数据中的目标特征作为卷积神经网络的输入，有效避免数据冗余特征多的问题；其次，设计基于Im2col方法的并行模型训练策略IM-PMTS，通过设计马氏距离中心值去除冗余卷积核，并结合MapReduce和Im2col方法并行训练模型，提高了卷积层运算速度；最后，提出改进的小批量梯度下降策略IM-BGDS，排除异常节点的训练数据对批梯度的影响，解决了损失函数收敛性差的问题。实验结果表明，IA- PDCNNOA算法在大数据环境下进行深度卷积神经网络计算具有较好的性能表现，适用于大规模数据集的并行化深度卷积神经网络模型训练。
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