基于高非线性微结构光纤环镜的脉冲压缩与基座抑制

提出了利用一种高非线性微结构光纤构成非线性光纤环镜（NOLM）进行脉冲压缩和基座抑制的方案.所提出的微结构光纤具有高非线性系数和大反常色散.理论研究了基于这种微结构光纤的NOLM对脉冲的压缩效应，并分析了压缩的机制.数值结果表明，这种NOLM采用较短的光纤长度就能有效地压缩脉冲并明显抑制了基座.对于给定的输入脉冲，存在一个最优的环路长度，可以获得高质量的压缩脉冲.通过适当选择耦合比和环路长度，则可以完全消除脉冲的基座.     

新试剂4-氯查尔酮缩氨基硫脲与铜(Ⅱ)显色反应的研究

研究了新试剂4-氯查尔酮缩氨基硫脲(CCT)与铜(Ⅱ)的显色反应,建立了测定微量铜的光度分析新方法。试验结果表明,在乳化剂OP存在下,在HAc-NaAc缓冲体系中,铜(Ⅱ)与CCT发生灵敏的显色反应,形成一种稳定的摩尔比为1∶2的黄色配合物,其最大吸收波长位于394 nm处,表观摩尔吸光系数ε=3.76×104L.mol-1.cm-1,铜量在0~1.2μg/mL范围内符合比尔定律,相关系数r=0.999。该方法直接在室温下水溶液中就可以进行测定,且灵敏度高,选择性好,用于人工合成样中微量铜(Ⅱ)的测定。     

锗分族元素二元团簇及其与Co形成的团簇离子

通过比较激光烧蚀E1/E2 (代表Ge/Sn， Ge/Pb和Sn/Pb) 和Co/E (E为Ge、Sn、Pb)混合样品形成的二元团簇负离子飞行时间质谱分布和谱峰的相对强度及形成的幻数团簇离子峰，发现E1/E2二元团簇离子中原子量大的锗分族元素在团簇离子中占主要组分，而原子量小的元素则少量掺杂，其组成和分布特点说明其结构和性质与纯E团簇离子相似，可能的结构为该类负离子团簇所有原子都在笼结构的骨架上；对于二元团簇离子GeSn9－、GePb9－和SnPb9－其结构可能是双帽反四棱柱构型，只是每个原子均为骨架的一部分.而对激光烧蚀过渡金属钴与锗分族元素的混合物的研究发现，反应形成了丰富的Co/E二元合金团簇负离子，分析发现该类簇离子为钴内包覆于E(锗分族元素)笼状结构.幻数离子CoGe10－、CoSn10－和CoPb10－可能具有双帽四角反棱柱结构，而CoPb12－可能具有二十面体构型，钴原子均为笼状结构的中心.     

知识、能力、素养融合的现代表征方法与技术研究生课程建设

主要介绍本校研究生课程现代表征方法与技术的改革和实践,包括科学设计课程知识体系的架构,将多种现代表征技术基于研究目的分类介绍其原理和应用;融合PBL教学模式开发讨论式课堂,让学生掌握现代表征技术的实际应用,为科学研究服务的同时,提升研究生发现问题、解决问题的能力;深入挖掘课程思政元素,从文化自信、民族自豪感、工匠素养的培养视角,将素质教育融入专业知识的传授过程,充分发挥课程教学的育人功能。     

关于《集值优化问题Henig真有效解的最优性条件》一文的注记北大核心CSCD

本文指出《集值优化问题Henig真有效解的最优性条件》一文的主要结论是《近似锥-次类凸集值优化的严有效性》一文相应结论的特例.     

PVDF/ZrO_2杂化膜的制备及吸附牛血红蛋白的性能

将3-氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)表面修饰的ZrO2纳米颗粒添加到聚偏氟乙烯(PVDF)铸膜液中制备了PVDF/ZrO2杂化膜,应用SEM,TG-DTA和XRD对其结构进行了表征.结果表明,ZrO2纳米颗粒沉积在PVDF膜孔内和膜表面;ZrO2的掺杂改变了PVDF膜孔径的大小,杂化膜的孔径随着ZrO2粒子负载量的增加而增大.对牛血红蛋白(BHb)的吸附实验结果表明,PVDF/ZrO2杂化膜对BHb的吸附量显著高于PVDF原膜,当BHb初始浓度为150μg/mL,pH=7,吸附时间为45 min时,PVDF/ZrO2杂化膜的平衡吸附量为0.181 mg/cm2.其吸附动力学符合一级动力学模型;吸附等温线符合Langmuir等温方程式.     

烟草中多酚类物质的超高效液相色谱指纹图谱及聚类分析

利用超声萃取-超高效液相色谱法对30个烟草样品（4个品种）的多酚类物质进行了快速分离与检测。实验以7个主要共有峰为评价指标,采用“计算机辅助中药指纹图谱相似度计算软件”计算处理,建立了不同种类烟草中多酚类物质的UPLC指纹图谱,并对烟草样品进行了聚类分析。结果表明：这种基于烟草多酚指纹图谱的分析策略是一种可同时实现整体性、模糊性分析且简便易行的方法模式,为烟草识别及烟草制品的质量控制提供了部分科学依据。同时该方法具有操作简单快速,精密度、稳定性和重现性良好等优点。     

电感耦合等离子体-原子发射光谱法测定塑料中的铅的不确定度评价

对电感耦合等离子体-原子发射光谱法测定塑料中的铅含量的不确定度进行了评定.建立了该方法的定量数学模型并推导出不确定度计算公式,找出了该检测过程中的不确定度来源,并且计算了公式中各个变量的不确定度,最后计算出了检测结果的合成标准不确定度和扩展不确定度.     

基于植被特征库的高光谱植被精细分类

目前,高光谱数据精细分类面临两方面问题：一方面,传统单纯利用光谱信息的分类往往难以满足各应用行业对精度的需求,另一方面,基于像元的分类结果受制于椒盐噪声,影响其有效应用。为此,提出了一种基于植被特征库构建与优化的高光谱植被精细分类策略。首先,从高光谱影像中的原始光谱特征出发,结合灰度共生矩阵和局域指示空间分析两类纹理特征,并有针对性地加入了对植被叶绿素、胡萝卜素、花青素和氮素叶面积指数等理化参量敏感的光谱指数特征,构建了完备的植被特征库,以提高植被类别间的可分性;进而对植被特征库进行光谱维优化,提出了基于类对可分性的光谱维优化算法,选择对各类对具有最高识别能力的特征波段,通过迭代使各类别间均达到较高的区分度,并利用最优索引因子法进一步降低数据冗余,以提高分类效率;在进行植被特征库空间维优化时,主要基于地物分布通常具有一定的空间连续性这一理论,提出了基于邻域光谱角距离的植被特征库空间维优化算法,以去除分类结果中的椒盐噪声,提高分类精度和分类图像平滑度。基于航空高光谱数据的植被精细分类验证表明,该方法可以显著提高分类精度,在作物品种识别、精准农业等方面将具有广泛的应用前景。     

手性温敏凝胶 P(NIPAM-co-NALL)的制备及识别性能

以L-亮氨酸(L-Leu)为手性源, 经酯化和缩合等步骤制备手性单体(NALL), 以该单体为手性识别基团, 在交联剂N,N'-亚甲基双丙烯酰胺和引发剂偶氮二异丁腈的作用下, 与N-异丙基丙烯酰胺(NIPAM)以不同的质量比发生自由基共聚, 制备了一系列新型手性温敏水凝胶P(NIPAM-co-NALL), 其结构经红外光谱确证. 相比于PNIPAM水凝胶, 疏水性单体NALL的引入使 P(NIPAM-co-NALL)凝胶的温敏性下降. 以D, L-苯丙氨酸为模型药物对P(NIPAM-co-NALL)凝胶的手性识别和拆分性能进行研究, 结果表明, 手性温敏凝胶对D型对映体具有选择吸附性, 且吸附量随着手性单体含量的增加而增加; 提高温度(40 ℃)有利于手性温敏凝胶对D, L-苯丙氨酸的手性识别和拆分. P(NIPAM-co-NALL)凝胶在重复使用后依然具有手性识别性能, 但其吸附量随着使用次数的增加而下降, 3次重复使用后吸附量下降到原来的27.6%.