NaF-NaaNibMncMedO2及其制备和在钠离子电池中的应用

    公开(公告)号:CN118307054A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410407170.5

    申请日:2024-04-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明属于钠离子电池领域,具体公开了NaF‑NaaNibMncMedO2的制备方法,将NaaNibMncMedO2和含F改性剂混合后进行三段控气热处理,制得所述的NaF‑NaaNibMncMedO2;所述的含F改性剂包含改性剂A,其中,改性剂A包括氟化铵、氟化氢铵中的至少一种;所述的三段控气热处理包括流通气氛下的第一段热处理过程,在密闭条件下的第二段热处理过程,以及在流通的含氧气氛下的第三段热处理过程。包括三段处理过程,其中,第一段热处理的温度T1为100‑300℃,第二段热处理的温度T2为300‑600℃,第三段热处理的温度T3为600‑1000℃,且T3>T2>T1。本发明还包括所述的制备方法制得的材料及其在钠离子电池中的应用。本发明所述制备方法制得的材料具有优异的高压电化学性能。

    一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法

    公开(公告)号:CN114429607B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202210098849.1

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法,其实现方案为:1)获取数据集与分割标签;2)数据扩充与处理;3)构建分割模型;4)构建损失函数;5)训练分割模型;6)视频目标分割。本发明通过设计时空整合模块压缩时空信息,引入多尺度层生成跨尺度输入特征,构建双分支交叉注意力模块以兼顾目标信息的多个特征。本发明的方法能够在减少计算成本的同时,有效提高对小尺度目标和相似目标的分割精度。

    一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法

    公开(公告)号:CN114429607A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210098849.1

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的半监督视频目标分割方法,其实现方案为:1)获取数据集与分割标签;2)数据扩充与处理;3)构建分割模型;4)构建损失函数;5)训练分割模型;6)视频目标分割。本发明通过设计时空整合模块压缩时空信息,引入多尺度层生成跨尺度输入特征,构建双分支交叉注意力模块以兼顾目标信息的多个特征。本发明的方法能够在减少计算成本的同时,有效提高对小尺度目标和相似目标的分割精度。

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