前缀码与极大前缀码的一种新刻画

在语言图Γ(X*)概念的基础上,用新引入的语言竹竿l(X*)和语言竹竿集L(X*)的概念形象地刻画了前缀码与极大前缀码:A是前缀码l(X*)∈L(X*),S_l_((X*))∩A或为单点集或为Φ;A是极大前缀码l(X*)∈L(X*),i)S_(l(X*))∩A或为单点集或为Φ.ii)S_(l(X*))∩A=Φ■u∈S_(l(X*)),■a∈A,ω∈X~+使a=uw.     

化学教育硕士研究生的科学本质观研究*——基于对科普微视频的分析

以构建的科学本质要素框架作为分析工具,研究学生经科普微视频分析所呈现的科学本质观。结果表明,学生无法全面、深入分析视频呈现的科学本质,反映了局限的科学本质观,而经过讨论与汇报能在一定程度上提升其科学本质观。据此,为化学教育硕士研究生的培养工作提出3点建议,即将科普微视频作为科学本质教育的素材,促进学生形成完整且深刻的科学本质观,发展学生准确抽提课程资源中的科学本质的能力。     

吹扫捕集-气相色谱-质谱法同时分析饮用水源水中9种氯苯系化合物

建立了饮用水源水中氯苯、二氯苯、三氯苯和四氯苯等共9种氯苯系化合物同时测定的吹扫捕集-气相色谱-质谱法(P&T-GC- MS).优化了吹扫捕集时间及解析时间,采用质谱的选择离子监测模式和内标定量法进行定量分析.在优化的吹扫捕集条件下,线性回归方程的相关系数均大于0.999 8;氯苯、二氯苯、三氯苯和四氯苯的方法检出限(...     

纳米金的绿色合成与CTAB对金纳米聚集体的解聚集作用

室温下利用鞣酸(TA)既作还原剂又作保护剂,通过绿色还原方法制备了鞣酸包裹的金纳米粒子,并通过紫外可见光谱(UV-Vis)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、红外光谱(FTIR)等分别进行了表征和分析。结果表明,随着nTA/nHAuCl4比率的增加,紫外可见光谱显示鞣酸稳定的金溶胶最大吸收波长明显增大且吸收带变宽,而最大吸光率逐渐减小。TEM观察证实增加鞣酸用量会导致溶胶体系中花状金纳米聚集体的形成。实验发现,阳离子型表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)对鞣酸保护的金纳米聚集体具有强烈的解聚集作用,在剧烈搅拌的条件下CTAB能使金纳米聚集体成功解聚为单分散状态的金纳米粒子,提高体系温度可明显促进CTAB对金纳米聚集体的解聚集作用。     

SSZ-33分子筛的合成、表征及其对汽车尾气中碳氢化合物的捕集性能

采用碘化N,N,N-三甲基-8-氨基-三环[5.2.1.02.6]癸烷为结构导向剂, 通过过程控制方法, 经3-4 d成功合成了高性价比的B-SSZ-33分子筛. 以B-SSZ-33为母体, 经过Al(NO3)3溶液后处理制得了Al-SSZ-33分子筛. 采用X射线衍射(XRD), 傅里叶变换红外(FT-IR)光谱, 扫描电子显微镜(SEM), 热重(TG)分析, 电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES), N2吸附/脱附, 27Al核磁共振(27Al NMR)和NH3程序升温脱附(NH3-TPD)等手段对合成的B-SSZ-33、Al-SSZ-33样品进行了物理化学性能表征. 并以甲苯作为汽车尾气中碳氢化合物的探针分子, 通过甲苯程序升温脱附测试来考察样品的碳氢捕集性能. 结果表明: 后处理过程中Al同晶取代B, 从而制得了含骨架Al的Al-SSZ-33; 在甲苯的程序升温脱附测试中, 由于Al-SSZ-33相对于B-SSZ-33具有较强的酸性位, 且表面孔口由于骨架外硅铝物种的修饰, 限制了甲苯的扩散, 致使脱附速率最大时的温度(Tmax)和脱附最终的温度(Tend)均升高, 从而形成了新型汽车尾气捕集催化剂的雏形.     

氢氧化铝共沉淀分离-火焰原子吸收光谱法测定富镓渣中镓

稀有金属镓是生产半导体元件的重要材料,原料90%以上来自有色金属富镓渣。镓的分析方法除了经典的罗丹明B光度法外,还可采用火焰原子吸收光谱法测定。火焰原子吸收光谱法测定镓灵敏度不高,样品预处理通常采用萃取-反萃取分离富集镓。萃取-火焰原子吸收光谱法测定镓,虽然方法简单,但预处理操作流程长,萃取剂污染环境,危害人畜健康。近年也见有机沉淀分离富集镓的报道。方法     

新型软半环北大核心

将软集的参数集赋予半环的代数结构,提出新型软半环的概念,并利用对偶软集的方法给出新型软半环的等价刻画;然后讨论了两个新型软半环在限制交和且等运算下仍然是新型软半环的性质;最后得到新型软半环的同态像和原像仍然是新型软半环的结论.     

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.      

基于基元反应模型的H2-O2-N2爆轰数值模拟

 采用12组分、23个化学反应的基元化学反应模型,用5阶加权本质无震荡格式（WENO）、3阶TVD Runge-Kutta格式,对H₂-O₂-N₂混合气体胞格爆轰进行了数值模拟。研究了一维ZND爆轰、自维持爆轰的详细结构以及三波点附近的流动结构。计算结果表明：由横波的压力可以显著促进二维爆轰波波阵面的形成;横波的运动生成三波点,三波点造成了爆轰的自维持传播。     

关于亚纯函数增长级的一个注记

研究了无穷级亚纯函数f与亚纯函数g在某个角域上具有分担集S = {a1,a2,a3}的增长级关系.