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1.
碳量子点的光致发光性质不仅决定于尺寸还依赖于它的表面态,因此通过在碳量子点表面掺杂或嫁接不同元素与基团有望调节它的荧光发射行为。为了研究多种元素掺杂对碳量子点发光性质的影响,本文以对氨基苯磺酸为原料,通过水热法一步合成了氮、硫共掺杂的碳量子点。实验结果表明:制备的碳量子点尺寸分布均匀,氮、硫分别以氨基和磺酸基团的形式存在于碳量子点的表面。与已有的报道不同,碳量子点展现出了非激发波长依赖的蓝光发射行为,三价铁离子可有效猝灭其荧光,铁离子浓度在0~10-3mol·L-1范围内与碳量子点的荧光猝灭程度呈现良好的线性关系,检出限约为10-7mol·L-1。制备的碳量子点对三价铁离子具有高选择性、高灵敏性以及较好的抗干扰能力,能作为三价铁离子检测的传感器。  相似文献   
2.
为了解高中数学概念课师生言语互动行为的特征,本研究以四节“第十届高中青年数学教师课例展示与培训活动”中的课堂实录为研究对象,运用MFIAS系统,采用视频分析法,从编码频次、时长、代码覆盖率等角度进行分析,研究后提出教学建议如下:优化教师语言比例,提高课堂提问质量;灵活运用课堂反馈,积极营造和谐氛围;加强课堂生生互动,焕发课堂生机活力.  相似文献   
3.
利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。  相似文献   
4.
数据挖掘过程中连续属性离散化新方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在知识发现和机器学习领域里,许多数据挖掘方法如基于粗集的数据挖掘工具等需要使用离散的属性值,但实际观测到的大多是连续性属性数据,这对许多新型数据挖掘工具的研究带来了不便.本文针对以上问题,在综合分析目前连续属性离散化方法的基础上,提出了一种基于数据分布特征的连续属性离散化新方法,并用经典算例验证了此算法,实验结果表明该方法具有合理性和可行性.  相似文献   
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