竹子“变身”高透光电磁屏蔽材料******
竹材是一种常见的生物质材料,具有可持续性、生长速度快、资源丰富等优点,被广泛用于家具制造及家居装饰用材领域。但是,你见过透光竹材吗?它不仅透光还可以隔热、保温、屏蔽电磁,这样神奇的材料是怎么制成的呢?
近日,南京林业大学家居与工业设计学院吴燕教授领衔的课题组,通过一种简单高效的处理方式,将竹材转化为具有良好光学性能的透光原竹和透明竹片,同时保留了原竹天然形状和纤维素骨架结构。日前,相关研究论文发表于国际期刊《纳微快报》。
科技创新将竹材利用最大化,竹材逐渐作为木材、塑料、钢筋等材料的替代品被开发利用,形成了重组竹、竹编工艺品、竹纤维制品、竹碳制品等100多个系列上万个品种,竹材产品已经覆盖生产生活的各个领域。我国是世界竹材产品生产、贸易第一大国,2020年,全国竹产业产值近3200亿元。
随着人们对家居环境个性化装饰需求的日益增多,将竹材等环保材料转化为新型材料的研究越来越多,吴燕课题组的研究便是其中之一。
论文第一作者王晶介绍,透光竹材的制备主要分为两个步骤,第一步是去除发色基团,第二步是浸渍折射率与竹纤维素模板相同的聚合物。
由于竹材的孔隙率较低,竹材去除木质素和浸渍聚合物的时间比巴沙木、杨木等密度较小的木材要长,因此制备具有一定厚度的透光竹材是一项挑战。
该课题组选取5年生毛竹为原材料,将去青后的原竹浸泡在过氧化氢和乙酸混合溶液中,再利用简单的化学预处理脱除原竹中的木质素,木质素的去除会导致更多孔隙出现,有利于下一步的填充过程。最后向竹纤维素模板中填充折射率指数与其相匹配的树脂,再经过快速固化工艺,一款具有优异光学传输性能、抗拉伸性能、表面装饰性和美学价值的透光竹材便应运而生了。与其他不同聚合物浸渍方法制备的生物质透明样品相比,透光原竹固化时间非常短,因此显示出显著的快速制备加工潜力。
“此类将原竹直接加工成竹纤维素模板再合成透明材料的方法,将大大减少前期原料机械加工和后期原料成型的步骤,不仅减少了能耗,也减少石化资源的浪费。”吴燕说。同时,这个方法还可以用于处理其他高密度、低孔隙率的生物质材料。
据介绍,透光竹材的壁厚可达6.23毫米,透光率约60%,照度为1000勒克斯,吸水质量变化率小于4%,纵向抗拉强度达到46.40兆帕,表面性能为80.2HD(布氏硬度计测试出来的硬度单位)。
吴燕教授领衔的课题组将透光原竹与透明竹片、电磁屏蔽膜组成一款复合器件,整体结构类似于常见的蜂窝板,其中透光原竹充当核心骨架、透明竹片为面板、锡掺杂氧化铟薄膜为功能层。
经过研究发现,这款复合器件可表现出显著的隔热、保温性能以及电磁屏蔽性能,在家居与建筑装饰材料领域具有广阔前景。(记者 张 晔 通讯员 方彦蘅 姚会春)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)