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691.
中学化学教科书配套网站的设计与开发──北京科学版和粤教版网络资源"化学网上课堂"介绍 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了北京科学版和粤教版《义务教育课程标准实验教科书.化学(九年级)》配套网站——"化学网上课堂",重点描述了该网站的结构设计、内容设计和交互设计及对中学教科书配套网站的发展提出展望。 相似文献
692.
693.
La0.8Sr0.2Fe1-xScxO3-δ催化剂的制备、表征及甲烷催化燃烧性能 总被引:1,自引:0,他引:1
采用甘氨酸-硝酸盐溶液燃烧法制备了钙钛矿型氧化物催化剂La0.8Sr0.2Fe1-xScxO3-δ (LSFS, x=0, 0.3,0.4, 0.5, 0.6, 0.8, 1), 利用X射线衍射(XRD)、H2程序升温还原(H2-TPR)、扫描电子显微镜(SEM)和比表面积测试等手段对催化剂进行了系统表征, 并在常压微型固定床反应器上考察了催化剂对甲烷燃烧的催化性能. 结果表明, 经空气气氛下900 °C煅烧5 h制备的LSFS均具有单一的钙钛矿结构, 在La0.8Sr0.2FeO3-δ (LSF)中掺杂Sc有助于改善催化剂的抗烧结性能, 提高催化剂的比表面积. 当LSF 中的Sc 掺杂量为0.4-0.6 时, 所形成的LSFS表现出良好的甲烷催化燃烧活性, 其中Sc 掺杂量为0.5 时, 其起燃温度(T10)和完全转化温度(T90)分别为406和563 °C, 与La0.8Sr0.2FeO3-δ和La0.8Sr0.2ScO3-δ相比, T10分别降低了14和87 °C; T90分别降低了59和95 °C. 相似文献
694.
pH在4.0~6.4酸性介质中二溴对甲基氯磺酚与钒(V)能形成1∶1络合物。基于这一显色特点(λmax=651nm),提出双光束FIA光度法测定钢样中钒(Ⅴ)含量。将自行研制的流动注射比色装置安装在双光束分光光度计中的样品光束和参比光束位置,实现双光束同时扫描的流动注射光度法。探讨了显色剂,酸度,温度,管长,流量及共存离子的影响确定最佳实验条件,并对其实验技术和检测原理进行了研究,方法的分析速度快达140次/h。钒(Ⅴ)含量在0~1.5μg/mL范围内符合比尔定律,相关系数r=0.9996,对0.5μg/mL钒(Ⅴ)连续注入测量,相对标准偏差RSD%=0.98(n=14),分析的灵敏度是普通方法的1.8倍,本方法应用于钢样中钒(Ⅴ)含量的测定,加标回收率为98.5~101.8之间。 相似文献
695.
合成了2个新的配合物:[Cu(NFA)(TBZ)(H2O)](NO3).(H2O)0.5(1)和[Cu(NFA)(HPB)(H2O)]NO3(2)[NFA=1-乙基-6-氟-1,4-二氢-4-氧代-7-(哌嗪-1-基)-3-喹啉羧酸(诺氟沙星),TBZ=2-(噻唑-4′-基)苯并咪唑,HPB=2-(吡啶-2-基)-苯并咪唑]。用元素分析、摩尔电导率、红外光谱和紫外可见光谱等方法对配合物进行了表征;通过二倍稀释法研究了配合物对枯草杆菌、大肠杆菌和沙门氏菌的抑制作用;用电子吸收光谱、荧光光谱和粘度测定等方法研究了配合物与CT-DNA的作用。结果表明,这2种配合物均具有良好的抗菌活性,能以插入方式与CT-DNA结合,且抗菌活性与DNA结合能力大小一致:配合物21。 相似文献
696.
697.
甘缬二肽-铜(Ⅱ)-多吡啶配合物合成、表征及与DNA的作用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文合成了3个新的三元铜(Ⅱ)配合物:[Cu(Gly-L-Val)(Phen)]·3.5H2O(1)、[Cu(Gly-L-Val)(TATP)]·2H2O(2)和[Cu(Gly-L-Val)(DPPZ)]·1.5H2O(3)[Gly-L-Val=甘缬二肽,Phen=1,10-邻菲咯啉,TATP=1,4,8,9-四氮三联苯,DPPZ=二吡啶并[3,2-a;2,3-c]吩嗪]。通过元素分析、红外光谱、紫外-可见光谱以及摩尔电导率测定对这些配合物进行了表征。采用电子吸收光谱、荧光光谱、粘度测定和琼脂凝胶电泳方法研究了这些配合物与DNA之间的相互作用。结果表明,这些配合物对DNA有较强的键合作用, 作用模式为插入作用;配合物在还原剂维生素C存在下对pBR322 DNA具有显著的断裂作用。配合物对DNA键合及断裂作用大小为配合物3>2>1。 相似文献
698.
研究一类具有时滞和阶段结构的捕食系统.利用微分方程的比较原理和通过构造适当的Lyaponov泛函,得到保证此系统持久性和全局吸引性的充分条件.最后举例说明结论的可行性并且讨论了所得结果的生态意义. 相似文献
699.
研究了基于数据的区间数智能决策分析,提出了一种基于区间数的支持向量域多分类软计算方法,该方法可以直接处理特征空间为区间数的多分类问题,拓展了支持向量域多分类算法应用的范围. 相似文献
700.
本文建立了最小最大后悔支撑树问题的模型,利用划分问题,证明了该问题是NP-C的,然后利用两个已有的算法,给出了上下界估计,最后对一种特殊情况,给出了一个启发式算法,并证明了其性能比是紧的。 相似文献