【摘 要】
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氧化还原液流电池具有安全性能高、可深度充放电、设计灵活等优势，在大规模储能领域得到了广泛关注，是实现“双碳”目标的一种重要储能技术。然而，较低的能量密度限制了液流电池的应用前景，因此亟需开发高能量密度的液流电池体系。液流电池的能量密度取决于电池关键材料的性能，尤其是正、负极电解液中活性物质的溶解性和电解液的电化学活性。因此，液流电池关键材料的开发和性能表征是液流电池领域中的重要研究方向。本文综述了
【基金项目】
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湖南省自然科学基金面上项目（2023JJ30011）； 湖南省教育厅科技项目（21A0195、21C0215）；
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氧化还原液流电池具有安全性能高、可深度充放电、设计灵活等优势，在大规模储能领域得到了广泛关注，是实现“双碳”目标的一种重要储能技术。然而，较低的能量密度限制了液流电池的应用前景，因此亟需开发高能量密度的液流电池体系。液流电池的能量密度取决于电池关键材料的性能，尤其是正、负极电解液中活性物质的溶解性和电解液的电化学活性。因此，液流电池关键材料的开发和性能表征是液流电池领域中的重要研究方向。本文综述了高能量密度液流电池的主要构建策略，着重讨论了多电子转移体系、提高活性物质溶解度、半固态流体电池和氧化还原靶向反应液流电池四种提升电池能量密度的方法，并介绍了当前液流电池领域中的先进原位表征技术，包括原位拉曼光谱、原位紫外-可见吸收光谱、原位红外光谱和原位核磁共振技术。本文总结了高能量密度液流电池关键材料的研究进展，明确了原位表征技术在揭示复杂电化学反应机理中的重要作用，并对高能量密度液流电池的应用场景进行了展望。
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科学家精神的基本内涵主要包括爱国、创新、求实、奉献、协同、育人这六个方面，它既传承了老一代科学家的精神风貌，又蕴含了新时代现代化强国建设的时代特点，也是中国共产党人精神谱系中不可或缺的组成要素。从科学家精神的核心内涵角度入手，在分析其对当代大学生思想政治教育价值的基础上，通过打造优质思政课、挖掘校园文化的独特优势、组织多样化实践活动等手段，将科学家精神融入大学生思想政治教育的方方面面，助力高校培育
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科学家精神是科学家群体在科研事业中形成的宝贵精神财富，是高校创新创业教育的重要资源。将科学家精神融入高校创新创业教育是高校夯实立德树人根本任务的必然选择，有利于激发大学生创新创业意识，培养大学生的创新思维和促进大学生创新创业实践成果的形成。文章阐释了“科学家精神”的具体内涵，探讨其融入高校创新创业教育体系的必要性，在分析融入问题的基础上提出策略研究。
科学家精神是中国共产党人精神谱系的重要内容，是新时代逐梦中华民族伟大复兴事业的重要精神力量。科学家精神中蕴含着丰富的“爱国”“创新”“求实”“奉献”“协同”“育人”精神元素，是新时代思想政治课教学育人的重要范本。本文立足于科学家精神的核心内涵，探讨将科学家精神融入思想政治课教学的价值意义与实践路径。
长潭水库面临水体富营养化风险。叶绿素a（Chl-a）作为水体富营养化的重要指示指标，预测其变化趋势对库区生态健康管理具有重要意义。为此，运用2012—2019年长潭水库坝口站的在线监测数据，分别基于日均值和月均值构建了Chl-a预测的ARIMA模型。结果表明：（1）基于日均值的Chl-a短期预测模型不需要进行差分转换，自回归阶数和移动平均阶数分别取8、0,确定系数（R~2）和校正R~2均达到0.9
科学家精神是中国共产党人百年精神谱系中的重要部分，在人才强国、科学强国的大背景下，科学家精神又被赋予了全新的时代价值。把科学家精神教育纳入思想政治教育领域是落实立德树人总任务的需要，符合时代要求，从科学家精神融入思想政治教育的必要性进行分析，列举科学家精神融入思想政治教育的主要方面，并对具体实践路径进行研究，充分发挥科学家精神的育人作用。
＜正＞地理学科是研究自然地理环境、人文环境以及人类活动与地理环境关系的学科，课程目标是培养学生的学科核心素养。单元教学是培养学生地理学科核心素养的有效途径，教师以核心概念为统领，聚焦思维能力培养开展大单元教学，通过建构知识单元，分析零散知识之间的关系，以线索化、结构化的方式呈现给学生，帮助学生构建完整的知识体系，并在此基础上形成关键能力、学科思想与价值理念，从而落实学科核心素养的培养，实现立德树人
随着地理学科核心素养的提出，大单元教学成为培养地理学科核心素养的重要方法。大单元教学设计是学科教育落实立德树人、发展素质教育、深化课程改革的必然要求，也是学科核心素养落地的基本路径。本文以大单元教学的四个关键要素与设计思路为基础，明确大单元教学中“情境创设”要求，构建基于情境创设的大单元教学设计思路，研究以“地图”为单元主题大单元教学设计策略。
以AQI指数作为评判空气质量状况的标准进行探究，对存在缺失值的AQI指数进行填充，经探究发现，填充后的AQI指数存在明显季节特征，提出在原ARIMA模型上加入季节特征，建立ARIMA乘法季节模型。首先选东北四个城市进行实证分析，用均值法和缺失森林法对缺失数据进行填充，依据存在的季节特征分别建立适当的ARIMA乘法季节模型，对未来12个月空气质量进行预测并拟合未来变化趋势，将预测的数据与真实数据进行
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