- 标题
- 摘要
- 关键词
- 实验方案
- 产品
-
硼(III)和锌(II)二吡咯甲烯酸盐的光子学特性：作为现代光学器件的活性介质
摘要： 研究了p区和d区元素与二吡咯甲烯酸盐配合物的光子学特性。探讨了取代基（其类型及在配体中的位置）和二吡咯甲烯酸盐所处介质（溶剂、气体混合物或固体基质）的作用，以及络合剂对所研究配合物光子学性能的影响。阐述了二吡咯甲烯酸盐作为液态和固态激光活性介质、用于测定气体混合物中氧浓度的传感介质，以及在光学器件中产生单线态氧的光敏剂的应用可能性。
关键词： 光化学、二吡咯甲烯酸盐、传感器技术、光物理、激光作用、光敏化作用
更新于2025-09-23 15:22:29
-
利用主动光学传感器进行生长季马铃薯产量预测
摘要： 作物产量预测是一项关键指标，尤其在当前全球部分地区面临农业问题的时期。产量预测能为经济贸易、粮食生产监测和全球粮食安全提供预警。本研究旨在探究生长季中期能否利用主动式光学传感器预测马铃薯（Solanum tuberosum L.）产量。采用随机完全区组设计，在11个试验点种植3个马铃薯品种（Russet Burbank、Superior和Shepody），设置6个氮肥梯度（0、56、112、168、224和280公斤/公顷，第二年将硫酸铵替换为硝酸铵），每个处理重复4次。通过主动式光学传感器GreenSeeker（GS）和Crop Circle（CC）每周测定归一化植被指数（NDVI）和叶绿素指数（CI）。结果表明：168公斤氮/公顷处理获得最高马铃薯产量；第16和20片叶生长阶段的指数测量值与块茎产量显著相关；多元回归分析（以马铃薯产量为因变量，NDVI和CI为自变量）能显著提升预测模型精度并提高决定系数；指数模型和线性模型对数据拟合更优；土壤有机质含量显著提高产量但不影响预测模型；第18和20片叶生长阶段是使用传感器进行产量预测的最佳时期。
关键词： 传感器技术、叶柄取样、马铃薯、预测模型、多元回归分析、产量预测、氮素损失
更新于2025-09-23 15:21:01
-
单粒子干涉测量中的二阶关联
摘要： 单粒子干涉仪易受环境中的退相干扰动（如电磁振荡或机械振动）影响。一方面，这会降低信号中的干涉对比度，从而限制高灵敏度的量子相位测量；另一方面，它使单粒子干涉仪能够作为电磁和机械扰动的灵敏传感器。最新实验表明，通过对空间和时间检测信号进行二阶关联分析，可显著降低电磁屏蔽和振动阻尼要求。由此，相关物质波特性与扰动参数能从空间"模糊化"的干涉图样关联分析中提取，并重建原始无扰动的干涉图。该方法适用于所有能在探测器上产生高时空单粒子分辨率空间条纹图样的干涉仪。 本文详细阐述并讨论了用于多频扰动分析的二维二阶关联理论，给出了关联函数及其对应振幅谱的显式近似解推导过程，解释了如何从测量数据中提取数值关联函数，并分析了时空离散步长对提取参数（如对比度和扰动振幅）的影响。通过将理论计算与受扰干涉图的数值单粒子模拟对比，计算了噪声对关联函数及相应振幅谱的影响并进行数值验证，从而确定了实现最大信噪比的最优空间离散步长——该参数曾用于前期实验中电网扰动的识别。本方法同样适用于分析导致干涉图样退相干的宽带频率噪声。通过模拟高斯分布噪声，我们证明该关联分析能揭示相关物质波参数及施加的扰动频谱。
关键词： 传感器技术、退相位、二阶关联分析、单粒子干涉测量法
更新于2025-09-23 15:21:01
-
多孔Si/SiO2基质中生长的金纳米花：制备工艺与等离子体特性
摘要： 高度分支的金属纳米结构通过表面增强拉曼散射技术，在制备高灵敏度多分子传感器方面极具研究价值。然而这类纳米结构的制备方法通常复杂且难以复现。本研究报道了一种在多孔Si/SiO2基质中简单一锅法合成花状金纳米结构（AuNFs）的方法，该材料有望应用于表面增强拉曼光谱（SERS）。通过快速重离子径迹技术在Si/SiO2层形成孔道后，采用简易的无电镀还原法在稀释氢氟酸中对金(III)氯化盐进行还原，最终获得覆盖500纳米直径AuNFs（其珊瑚状花瓣表面粗糙）的模板。详细SERS分析表明，单个纳米花能增强拉曼信号并作为独立纳米传感器使用。多个AuNFs近距离聚集时可形成更多"热点"，使信号强度获得更大提升?；诟没?，4-巯基吡啶的可靠检测限可达0.01微摩尔浓度。理论计算证实，AuNFs具有宽带等离子体模式及电磁近场分布中的热点特征，可产生极高的拉曼散射增强因子。
关键词： 表面增强拉曼散射、金、纳米花、传感器技术
更新于2025-09-11 14:15:04
-
通过先进传感器技术感知多商业模式创新
摘要： 商业模式（BM）创新及多商业模式创新（MBMI）的能力在当今已变得更为复杂，但同时也是众多企业和政府高度关注的热点议题。随着商业模式生命周期不断缩短，其类型也在发生演变，其中更大比例正转向颠覆性模式。丹麦政府早在2017年就成立了颠覆性事务委员会——作为对这一演变的回应——其主要任务是探讨、分析并提出企业与社会应如何为未来的MBMI、颠覆性商业模式及商业模式生态系统（BMES）做好准备的提案[1-4,6,7,16]。感知型商业模式似乎为应对这一发展提供了解决方案。迄今为止，学术界对感知型商业模式与感知型MBMI的分类定义仍十分零散，相较于其他类型的商业模式和商业模式创新（BMI），其概念尚未明确界定。许多企业自认为在进行感知型商业模式（SBM）创新并运用先进传感器开展工业4.0运营——但当被要求对SBM和SBMI进行分类时却面临挑战。本文旨在探讨：何时可将一种商业模式归类为SBM？与此相关——何时可将企业的创新活动归类为SBMI？本研究目标在于：(1)完善用于分类SBM、颠覆性/激进/渐进式SBM及SBMI的概念框架模型与类型学体系[10-12]；(2)基于先进传感与无线技术开发MBMI框架及术语体系。前期研究依托商业模式与BMI框架[29]，结合先进传感技术，使研究者能够对SBM和SBMI开展观察与实验。
关键词： 感知商业模式、传感器技术、商业模式的数字化与商业模式创新、感知型商业模式创新
更新于2025-09-04 15:30:14