层状液晶中水溶性超微粒子材料[Co(NH~3)~6]Cl~3的制备

利用溶剂在层状液晶中的渗透性和层状液晶中溶剂厚度的限定性, 在TritonX-100/C~10H~21OH/H~2O体系层状液晶中, 以4%Co(NH~3)~6]Cl~3水溶液组分水制备水溶性超微粒子材料[Co(NH~3)~6]Cl~3, 粒径约为3~6nm。     

硫化镉修饰电极的光电化学行为

对半导体电极表面进行修饰,使它能吸收与太阳.光谱相匹配波长范围的光和具有良好电化学活性是光电化学研究领域中的一个课题.     

磺化酞菁镓的二聚现象研究

采用分光光度法研究了磺化酞菁镓的二聚现象;测定了二聚常数k_d,讨论了PH值、离子强度、水、温度等因素对k_d的影响,研究结果表明:磺化酞菁镓的二聚反应可表示成:2SPcGaOH⇔(SPcGa)₂O+H₂O 且磺化酞菁镓的二聚常数随着离子强度、磺酸基数目、水的浓度的增加而增加。     

双冠醚的快原子轰击质谱

近年来不断有合成新冠醚和冠醚衍生物的报道,关于冠醚质谱特征的研究也开始见诸文献,但这类文献的报道还不多.这可能是因为冠醚,尤其是复杂冠醚衍生物的熔点较高,在电子轰击(EI)或化学电离(CI)条件下测定存在一定困难的缘故.例如,本文讨论的双冠醚1～4都曾用EI法进行质谱测定.测定时,样品需加热到350℃,甚至400℃以上,才能得到质谱信号,而所得信号仍然相当弱.这不仅是测定本身的困难,而且可能引起离子源污染等问题.为此,我们采用快原子轰击(FAB)法测定双冠醚1～6的质谱,并对其裂解规律进行了初步的探讨.     

光度法测定铋(III)与N-苯基硫脲配合反应的热力学参数

The stability constants of complexes of N-phenylthiourea with bismuth (III) in 1M perchloric acid have been studied spectrophotemetrically by the method of corresponding solutions. The enthalpy change ΔH5^0 is obtained from the temperature coefficient data. The Gibbs free energy changes ΔG5^0 and the entropy changes ΔS5^0 are calculated from known formulas respectively. The experimental results are discussed. The successive accumulative stability constants and thermodynamic parameters ΔH5^0, ΔG5^0, ΔS5^0 are listed in Table 6 of the Chinese Text.     

Bi系高温超导体Cu—O键伸缩振动的理论分析

根据分子振动理论,采用简化模型分析了Bi系高温超导体Cu—O键伸缩振动的振动模式,计算了相应于红外活性模的振动频率,并将计算结果与实验分析结果进行了比较 关键词：     

隧道洞口段非均质及各向异性土质裂缝仰坡稳定性上限解

针对忽略岩土体非均质和各向异性将导致边坡稳定性评价产生误差的问题,应用极限分析上限理论及抗剪强度系数折减法,推导土体强度非均质和各向异性影响下隧道洞口含裂缝仰坡稳定性解析式,探究土体强度非均质和各向异性对仰坡稳定性系数、坡顶裂缝位置、隧道拱顶失稳范围及仰坡安全系数的影响。结果表明,裂缝深度及坡角越大,仰坡稳定性系数越小;非均质系数越大和各向异性系数越小,维持仰坡稳定的临界坡高越大;非均质系数及各向异性系数越大,裂缝距坡顶边缘越远,隧道拱顶失稳范围越大;非均质系数增大有利于仰坡稳定,而各向异性系数越大仰坡越易失稳。     

Synthesis and Crystal Structure of 2,2- Pentamethylene-1,2,3,4-tetrahydroquinazolin-4-one

1INTRODUCTIONIntheearlyseventiesthreegroupsofinvesti-gators[1～3]establishedthatlow-valenttitaniumcanabstractoxygenfromketonesoraldehydes,leadingtotheformationofolefins.Avarietyofotherfunc-tionalgroupscanalsobereduced[4～7].However,thereactionof2-nitroben…     

一类优美图

设u、ν是两个固定顶点.用b条内部互不相交且长度皆为a的道路连接u、ν所得的图用P_a,b表示.KM.Kathiresan证实P_2,2m-1(r,m皆为任意正整数)是优美的,且猜想:除了(a,b)=(2r+1,4s+2)外,所有的P_a,b都是优美的.杨元生已证实P_2r+1,2m-1是优美的,并且证实了当r=1,2,3,4时的P_2r,2m也是优美的.本文证实r=5,6,7时P_{2r,2m相似文献}   

基于一维卷积神经网络的雌激素粉末拉曼光谱定性分类

拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域,但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验,光谱特征提取虽然能够降低信号维度,同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高,受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响,导致最终分类效果并不理想。针对此问题,提出基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network,1D-CNN）的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮（Estrone）、雌二醇（Estradiol）,雌三醇（Estriol）三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱,设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法,构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试;基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型,将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验,优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果,从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比,评价模型性能。实验结果表明,本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类,分类正确率最高可达98.26%,分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤,简化了光谱分析流程,并能保留更多有效信息。同时,当模拟测量噪声强度达到60 dBW时,传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低,卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率,说明相比对传统拉曼光谱分类方法,所提出方法受光谱测量噪声影响更小,鲁棒性更强,适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。