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361.
362.
羟丙哌嗪分子印迹的固相萃取 总被引:1,自引:0,他引:1
以L-羟丙哌嗪为模板分子, α-甲基丙烯酸为功能单体, 三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为交联剂, 合成了羟丙哌嗪分子印迹聚合物, 利用该聚合物进行羟丙哌嗪固相萃取应用研究. 实验证明, 所合成的分子印迹聚合物具有良好的识别萃取模板分子羟丙哌嗪的能力, 能够用于羟丙哌嗪的富集浓缩, 而空白聚合物却不具备这样的特性. 考察了模板分子与其结构类似物苄基哌嗪、N-异丙基哌嗪和乙氧基羰基哌嗪的固相萃取分离情况, 研究表明, 虽然其中的苄基哌嗪在印迹材料上具有最强的保留, 但是通过先后使用不同的洗脱溶液实现了模板分子与苄基哌嗪的选择性分离.探讨了印迹识别机理,并用PM3 半经验计算机模拟方法进行了辅助分析验证. 相似文献
363.
针对在线教育中试题知识点自动标注问题,本文提出了一种基于二部图的试题知识点标注方法。首先,为了合理划分知识点粒度,本文构建了知识点知识图谱来融合知识点;其次,基于教材等语料抽取知识点与特征词二部图和试题与特征词二部图,并利用TF-IDF公式计算知识点与特征词、试题与特征词之间的边权,以构建试题-知识点二部图模型;再次,提出词频加权的相似性度量方法计算试题和知识点之间的相似度,将相似度最高的知识点作为试题知识点标签。最后,以某在线教育平台提供的高中历史试题为实验数据集进行数值实验,实验结果表明该方法的效果显著优于朴素贝叶斯、K最近邻、随机森林以及支持向量机。 相似文献
364.
作为一种基本的动力学过程,复杂网络上的随机游走是当前学术界研究的热点问题,其中精确计算带有陷阱的随机游走过程的平均吸收时间(mean trapping time,MTT)是该领域的一个难点.这里的MTT定义为从网络上任意一个节点出发首次到达设定陷阱的平均时间.本文研究了无标度立体Koch网络上带有一个陷阱的随机游走问题,解析计算了陷阱置于网络中度最大的节点这一情形的网络MTT指标.通过重正化群方法,利用网络递归生成的模式,给出了立体Koch网络上MTT的精确解,所得计算结果与数值解一致,并且从所得结果可以看出,立体Koch网络的MTT随着网络节点数N呈线性增长.最后,将所得结果与之前研究的完全图、规则网络、Sierpinski网络和T分形网络进行比较,结果表明Koch网络具有较高的传输效率. 相似文献
365.
不同颜色沙棘果中微量元素的含量比较 总被引:1,自引:0,他引:1
采用ICP-MS检测了青海产4种不同颜色沙棘果果汁中的微量元素含量,并进行了比较分析.实验结果表明,沙棘果汁中微量元素Fe含量较高,不同颜色沙棘果果汁中微量元素含量存在差异,桔黄色沙棘果果汁中的微量元素总量和重金属总量均较高.方法简便快速,结果准确可靠. 相似文献
366.
367.
368.
表面接枝季铵盐型高分子材料抗菌过程的特性研究 总被引:33,自引:0,他引:33
考察了一种表面接枝季铵盐型高分子材料对水溶液中大肠杆菌的抗菌过程特性,发现此材料可以在短时间内迅速降低溶液中的大肠杆菌的活菌量.用菌体耗氧测定法与扫描电镜观察法研究了其抗菌过程.结果表明,其抗菌过程由吸附和杀灭两个步骤构成,其中吸附过程由纤维与大肠杆菌表面静电作用所控制,是一个快速过程,而杀灭过程则伴随着细胞壁在纤维表面的溶解,是一个慢过程.菌体耗氧测定法与扫描电镜观察法所获得的结果具有一致性,并可广泛应用于研究抗菌纤维的抗菌作用机理及过程特性. 相似文献
369.
电化学发光免疫传感器检测甲磺隆的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
电化学发光 ( Electrochemiluminescence,ECL)分析是对电极施加一定的电压进行电化学反应 ,反应的产物之间或与体系中某种组分发生化学发光 ,用普通光学手段测量发光光谱和强度从而对物质进行痕量分析的一种方法 .与其它检测方法相比 ,它具有一些明显的优势 :标记物的检出限低 ( 2 0 0fmol/L ) ;动力学范围宽达 6个数量级 ;标记物比大多数化学发光标记物稳定 ;由于是电促发光 ,只有靠近电极表面的带有标记物的部分才能被检测到 ,所以分离或非分离体系均可应用此方法 .电化学发光常用的标记试剂分子是联吡啶钌 [Ru( bpy) 2 + 3].Ru( bpy) … 相似文献
370.
压力容器在长期运行过程中表面裂纹问题难以避免,进行基于断裂分析的安全评估对压力容器的稳定运行具有较强的现实意义.针对二维J-积分理论难以应用于表面半椭圆裂纹,数值模拟耗时冗长的问题,论文提出一种采用三维J-积分量化压力容器表面裂纹尖端应力强度,再结合神经网络进行预测的安全评估方法.通过有限元方法计算了1200例不同几何尺寸、裂纹尺寸和内压载荷的含表面裂纹的压力容器问题,分析了半椭圆裂纹尖端三维J-积分结果,构建修正系数F表征材料性能、裂纹尖端奇异性以及容器几何特征对三维J-积分的影响.基于生成的机器学习数据集,搭建反向传播神经网络(BPNN)模型,采用遗传算法优化,形成GABPNN预测模型.结果表明:BPNN和GABPNN模型预测精度高达96%以上,在未知数据上亦可以取得较为准确的结果,可以高效地预测裂纹尖端三维J-积分,对于实现计算机辅助压力容器安全性现场快速评定提供新的思路和方法. 相似文献