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SN Applied Sciences | 应用科学综合期刊8月文章推荐
Springer Nature 应用科学综合期刊 SN Applied Sciences，发表工程学、物理学、化学、材料学、环境科学、地学及应用科学领域内交叉学科的原创性研究，为作者提供全新出版选择。现在文章免费开放。
本期特别介绍几篇2020年发表的最新研究文章，欢迎下载阅读！
SN Applied Sciences 目前正在接受投稿，主题涵盖多个热点话题，点击此处阅读并下载已上线文章
SN Applied Sciences （以下简称 SNAS）是一本广域的同行评审期刊，发表工程学、物理学、化学、材料学、环境科学、地学及应用科学领域内交叉学科的原创研究。该期刊旨在提供一个全球性的应用科学交流论坛，以促进科学发现，解决科研领域内实际问题。
SNAS 鼓励那些能够很好地理解和阐释科学知识、理论、方法和技术的原创性论文(Articles)，同时也接受综述 (Review Articles)、简讯 (Short Communications)，案例报告 (Case Studies and Letters) 也在编委成员的考虑范围内。
期刊所有论文都根据科学内容进行评估。在同行评审之前，首先对稿件的研究和出版道德进行筛选，要求审稿人关注稿件的数据和结论的有效性。期刊将从“Sound Science（可靠科学）”的角度审查每个稿件。
SNAS 现提供：
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2018年-2019年所有发表的文章均可以免费访问
为广大读者提供国际范围内应用科学领域的最新内容
提出合理的科学发现，以创新的方式解决实际问题
在编委会的全球专家指导下进行同行评审
快速发表，并且为文章提供高度曝光
SNAS 目前被以下数据库收录：
Google Scholar, CNKI, EBSCODiscovery Service, OCLC, ProQuest - Summon
文章速读
Multifunctional properties of acetaminophen immobilized polymer nanohybrid composites
乙酰氨基酚分子固定的聚合物纳米杂化复合材料的多功能性能 （点击阅读原文）
摘要: 本文介绍了N-乙酰基对氨基苯酚甲基丙烯酸酯(APM)对单壁碳纳米管(SWCNTs)的酸官能化反应，并研究了单壁碳纳米管的结构、热学、形态、电化学和生物学性质。我们通过单壁碳纳米管(SWCNTs)、N-乙酰基对氨基苯酚甲基丙烯酸酐的缩合反应制备了目标纳米杂化复合材料，并通过自由基聚合技术（FRP）成功地将单壁碳纳米管(SWCNTs)固定在N-乙酰基对氨基苯酚甲基丙烯酸酯(APM)上。APM在碳纳米管表面发生官能化反应，使其在单壁碳纳米管上得到了均匀的分散，其稳定性可达8个月，而这个极高的稳定性归因于单壁碳纳米管的羧基与聚合物中的酰胺基有很强的相互作用。我们通过FE-SEM和HR-TEM对聚合物进行形貌研究，结果表明纳米管在聚合物中的排列具有明显的形态结构。我们又通过各种光谱测量对合成的纳米复合材料进行了表征。在抗癌研究中，这一过程所获得的结果是理想的，并且在48小时的细胞系分析中显示了最佳的癌细胞死亡百分比。
用停留时间变化法测定点火火花振动温度的时空分辨（点击阅读原文）
摘要：火花点火发动机通过点火过程启动燃烧。因此，了解点火过程是开发更高效的内燃机的一个重要方面。本文从时空分辨率上观察了点火火花在室温常压下在空气中的振动温度。通过比较模拟光谱和测量光谱在360 - 381 nm之间的N2第二正带系确定了温度。而改变停留时间对三个火花相的振动温度没有显著影响。击穿时的振动温度约为3300k。随后的电弧放电的振动温度在3750 K至4350 K的范围内。辉光放电分为负辉光和正辉光。在3500 K到3900 K的范围内，两者的振动温度相似。
历史油画中金属皂形成的计算模型：脂肪酸浓度和原子核几何形状对化学机械损伤的影响（点击阅读原文）
摘要: 金属皂的形成是历史油画中观察到的最广泛的降解机制之一，它影响着世界各地博物馆收藏的艺术品。而金属皂是由颜料中的金属离子和油粘合剂释放的饱和脂肪酸之间的化学反应产生的。在颜料内部或颜料表面存在较大的金属皂晶体，这可能对艺术品的视觉外观造成损害。此外，金属皂可能会引发机械损坏，最终导致颜料剥落。本文描述了Eumelen等人最近提出的一种预测历史油画中化学机械降解的计算模型（机械物理固体杂志132:103683，2019年）。该模型描述了金属皂的形成和生长，这是由饱和脂肪酸扩散驱动并由小尺寸晶核的成核过程而进行的现象。而这将导致颜料中的化学应变诱导，从而促进裂纹的形核和扩展。本文利用该模型研究了饱和脂肪酸浓度和初始核几何结构对化学机械损伤的影响。数值模拟结果表明，这两种因素对金属皂晶体的生长速率影响不大，但对颜料中的断裂程度有显著影响。
A hybrid model for class noise detection using k-means and classification filtering algorithms
基于k-means和分类滤波算法的混合类噪声检测模型（点击阅读原文）
摘要: 真实数据在采集、传输和存储过程中可能会产生大量的噪声。而训练数据集的噪声增加了诱导机器学习模型的训练时间和复杂度，导致整体性能下降。因此，识别噪声实例然后将其消除或修正是数据挖掘研究中有用的技术。本文针对分类错误的实例问题，提出了一种基于聚类和分类滤波的噪声检测和分类模型算法(CLCF)。这种算法采用k-means聚类技术进行噪声检测，然后采用五种不同的分类滤波算法进行噪声滤波。它还采用两种著名的噪声分类技术，即去除和重新标记。为了评估CLCF模型的性能，本文在四个二进制数据集上进行了几个实验。该方法在分类噪声实例中取得了良好的效果，对医疗等领域的决策系统也具有显著的指导意义。结果表明，与进行噪声滤波前相比，该模型的性能有了显著提高。
Android malware detection based on image-based features and machine learning techniques
基于图像特征和机器学习技术的Android恶意软件检测（点击阅读原文）
摘要: 本文提出了一种在Android环境下检测恶意软件样本的恶意软件分类模型。该模型将Android应用程序源文件转换为灰度图像，然后从构建的灰度图像数据集中提取了一些基于图像的局部特征和全局特征，包括四种不同类型的局部特征和三种不同类型的全局特征，并将其用于训练所提模型。据我们所知，这是此类功能首次用于Android恶意软件检测领域。此外，利用视觉词袋模型算法，我们从每幅图像提取的局部特征描述子中构造一个特征向量。提取的局部和全局特征用于随机森林算法、k近邻算法、决策树算法、Bagging算法、AdaBoost算法和梯度Boost算法等，以训练多个机器学习分类器。该方法分类精度高达98.75%，而每个样本的典型计算时间不超过0.018s。就分类准确性和计算时间而言，该模型的结果均优于所有现有模型的结果。
微波辅助热退火对溶胶-凝胶法制备ZnO薄膜结构和光学性能的影响（点击阅读原文）
摘要: 本文通过溶胶-凝胶旋涂法制备了ZnO薄膜，并研究了微波辅助热退火对薄膜结构和光学性能的影响。我们采用XRD、FE-SEM、紫外可见分光光度法和四探针测量系统对其结构特征、微观结构形貌和光电性能进行了研究。在微波辅助退火过程中，快速体积加热可以保持纳米结构以及无孔致密形貌。此外，这种退火工艺也导致了较大的拉伸应变，并沿着（002）方向增加了择优取向。并随着退火时间的缩短，烧结能耗明显降低。而由于纳米结构的无孔结构和微波辅助退火引起的应变诱导，光学带隙会增大，电阻率会降低一个数量级。
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