聚(β-氯乙基缩水甘油醚)键联的(P)-Cp2TiCl2络合物的合成及其对黄樟油素异构化的催化作用

我们曾报道了聚环氧氯丙烷键联的高分子钛络合物的合成及其催化活性,本文以聚(β-氯乙基缩水甘油醚)为载体,“一锅法”合成了几种高分子钛络合物:     

^239Pu光学模型分析

^239Pu的中子数据是堆工设计及实验分析中十分重要的核参数，特别是(n，2n)，(n，3n)反应道截面数据的质量对快中子动力学行为的诊断有直接的影响。由于实验上的困难，现有的实验数据稀少而且精度令人怀疑，另外现有的各个评价核数据库(ENDF／B6，IENDL-3，CENDL-3)的(n，2n)，(n，3n)反应道截面数据差异很大。为给出高精度的截面数据，需要进行核模型及相关核参数的改进研究。     

k（k〉2）光子Jaynes—Cummings模型中自发辐射场的位相演化特性

应用Ｐｅｇｇ－Ｂａｒｎｅｔ（ＰＢ）位相理论，研究了ｋ光子Ｊａｙｎｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ（Ｊ－Ｃ）模型中自发辐射场的位相演化特性，计算了辐射场的位相几率分布函数与位相涨落，给出了在极坐标中位相几率分布演化曲线。     

Al掺杂四针状ZnO纳米结构的制备及其光致发光和场发射特性

采用热蒸发法成功制备了Al掺杂四针状ZnO纳米结构(T-AZO),利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪、荧光光谱仪和场发射测试系统分别研究了不同Al摩尔分数对T-AZO纳米结构表面形貌、微结构、光致发光谱和场发射特性的影响。实验结果表明:T-AZO纳米结构呈现六角纤锌矿结构,Al掺杂对四针状ZnO纳米结构的形貌产生明显影响并且使紫外发射峰产生蓝移。实验中,当Al掺杂摩尔分数为3%时,场发射性能最好,其开启场强为1.33 V/μm,场增强因子为8 420。     

LHC实验中超对称粒子及暗物质的寻找

1.引言英国诗人艾略特(T.S.Eliot)在《四个四重奏》中写到:"我们叫作开始的往往就是结束,而宣告结束也就是着手开始。终点是我们出发的地方。"这不禁让我们想到古希腊神话里的一个怪物Uroboros——一条吞吃自己尾巴的蛇。其实,宇宙何尝不像一个Uroboros呢?——时空的起点和终点咬在了一起(图1)。     

气相色谱法分离正己烷和环己烷的实验设计与教学探索

The experiment of separating low toxic n-hexane and cyclohexane by traditional gas chromatography was improved with orthogonal experimental design. The effect of sample quantity, vaporization chamber temperature, detector temperature, column temperature, line velocity and separability of the split ratio were examined. Through the experiment, students could understand the use and maintenance of gas chromatography instruments. At the same time, they could understand separability and column efficiency of chromatography.     

不同沉淀剂制备CuO-ZnO催化剂甲醛乙炔化反应性能

分别以NaOH、Na₂CO₃、NaHCO₃为沉淀剂,采用共沉淀法制备了Cu：Zn摩尔比为2：1的CuO-ZnO催化剂,利用氢气程序升温还原（H₂-TPR）、热重（TG）、X射线衍射（XRD）及拉曼光谱（Raman）等技术对催化剂进行了表征,结合甲醛乙炔化活性评价,研究了沉淀剂对催化剂结构及催化性能的影响.结果表明,不同沉淀剂对催化剂中活性组分分散度有较大影响,进而在甲醛乙炔化合成1,4-丁炔二醇反应中表现出不同的催化活性.以Na₂CO₃为沉淀剂制备的催化剂中形成CuO-ZnO固溶体,提高了CuO的分散度及Cu⁺在还原性气氛下的稳定性,经活化后可生成较多的活性物种炔化亚铜,表现出最佳的炔化反应活性与1,4-丁炔二醇选择性.     

低压驱动高阻值层液晶透镜

针对传统电极驱动液晶透镜的电场分布在驱动电极边缘的问题,设计了一种高阻值层驱动电极来控制液晶分子偏转的低压驱动和焦距可调的液晶透镜.利用磁控溅射工艺在含镂空孔阵列的面状铝电极基板表面沉积一层掺铝氧化锌透明薄膜,形成高阻值层驱动电极;利用液晶盒成盒工艺将制备好的驱动电极基板和公共电极基板(氧化铟锡玻璃基板)组装成液晶透镜,研究掺铝氧化锌高阻值层、驱动电压、工作频率对液晶透镜光学性能的影响.实验结果表明,对比传统电极驱动液晶透镜,高阻值层电极驱动液晶透镜在驱动电压2.2Vrms和工作频率130kHz下获得的干涉圆环均匀,聚焦光斑小.同时,在驱动电压1.8～2.8Vrms和工作频率130kHz下所制备的液晶透镜焦距可调范围为4.27～2.88mm.     

在典型数学问题的再学习中创新

具有典型意义的数学问题,是指具有丰富的内涵,解决它们所用的知识紧密相连,并包含了重要的数学思想方法,在知识转化为能力上具有示范性和启发性,在解题思路和方法上具有典型性和代表性的数学问题.在数学教学中,教师精选一些这样的数学问题,在解完之后进行再学习,引导学生进一步地挖掘、多方位地探索,从典型问题解决中学“法”,在问题变化探索中用“法”,融会贯通后创“法”,可以有效提高学生的解题能力,培养学生在典型问题的“再学习”中创新,有利于培养学生的良好思维品质.     

利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类

恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。