等差、等比数列的基本问题

等差、等比数列是数列大家族中两类特殊的数列，对这两类数列的研究是数列研究的出发点，同时，在全国高中数学联赛试题中也经常出现它们的“倩影”．     

机器视觉及其应用(系列讲座)第二讲图像采集技术——机器视觉的基础

图像采集是机器视觉系统的基础,因为获取相应质量的图像,是对图像进行处理与分析的前提.该文是<机器视觉机器应用>系列讲座中第二部分,重点讨论了采像4个环节的内容、核心、以及对采集到的图像质量的影响.并分别讨论了光源、光学系统(镜头)、CCD摄像机、图像采集卡以及特殊或最新的图像采集技术与产品.     

大气气溶胶中有机碳和元素碳监测方法的进展

本文主要介绍和评述了近10年来大气气溶胶中的有机碳和元素碳的采样和分析技术的进展,引用参考文献41篇。     

从海/咸水中沉积碳酸钙时异常的硼同位素分馏

对具有不同pH值的天然海水和咸水进行了沉积无机碳酸钙的实验. 结果表明, 无机碳酸钙中硼浓度和δ¹¹B与天然海水及咸水的pH值具有明显的正相关性; 但是无机碳酸钙与海水或咸水间的硼同位素分馏的变化与B(OH)₄^- 是掺入生物碳酸盐结构的主要成分的假设不一致. 合成碳酸钙沉积与母液间的硼同位素分馏系数α随母液pH值的增加而增加, 分别由pH 7.60时的0.9884增加到pH 8.60时的1.0072(海水)和由pH 7.60时的0.9826增加到pH 8.75时的1.0178(尕海咸水). 观察到一种从具有高pH值的海水或咸水沉积的无机碳酸钙硼同位素分馏系数大于1的异常现象, 表明确实有一定量的重同位素B(OH)₃掺入无机碳酸盐. 实验表明, 无机碳酸盐沉积时, 在具有高pH值的钙化微环境下, Mg(OH)₂沉淀的生成是B(OH)₃掺入的重要原因. 从合成海水沉积Mg(OH)₂的初步实验表明, 重同位素¹¹B富集在Mg(OH)₂沉淀中, 这表明同位素较重的B(OH)₃将优先进入Mg(OH)₂沉积. 由于本实验的特殊环境在海洋生物碳酸盐形成时是极少会出现的, 因此本实验结果不能普遍用来解释海洋生物碳酸盐的硼同位素分馏, 但这种异常现象是否会在特殊的天然环境下偶然出现, 要引起我们应有的重视.     

用质谱技术对钾、钙同位素体系特征参数测定的初探

报道了用FinniganMAT 2 62质谱技术和同位素稀释法测定了光谱纯CaO和国际二级标准Tahiti(CaCO3)的同位素40 Ca 42 Ca比值以及后者的40 Ca含量 ,RSD分别为 0 .0 2 %和 0 .1 %。对国家钾标样的测定表明 :39K、40 K和41 K同位素丰度分别为 0 .93 2 60± 0 .0 0 1 2、0 0 0 0 1 1 2 0± 0 .0 0 0 0 1 2 9和 0 .0 672 86± 0 .0 0 0 1 2 5。其中39K含量为 0 .1 2 1 72± 0 .0 0 0 2 9,与标准值在误差范围内一致。实验测定结果为在我国开展40 K 40 Ca同位素体系的定年和环境的示踪研究打下了基础     

分子氧为氧化剂磷钒酸盐为催化剂超深度氧化脱除柴油中的二苯并噻吩

一种“双帽Keggin型”磷钒酸盐在温和的反应条件下以分子氧为氧化剂氧化二苯并噻吩至二苯并噻吩砜的反应中表现出很高的催化活性. 用溶剂萃取或者选择吸附等方法可轻易地将反应产生的二苯并噻吩砜从油品中除去. 这提供了一种新型的分子氧为氧化剂的超深度氧化脱硫方法.     

机器视觉及其应用(系列讲座)第三讲图像处理与分析——机器视觉的核心

图像处理与分析是机器视觉中的核心部分,图像处理的目的可以抽象为提取目标物的特征增强；在完成对目标物增强的同时,抑制非目标物。一般采用扩大目标物与背景特征差异的方法来实现。图像增强方法的有效性,可以从目标与非目标两个模式聚类特征是否明确可分来评价。图像分析的目的可以抽象为目标物的识别与提取。因为目标物的视觉特征,往往很难采用单一的数字模型准确描述,所以通常采用的方法是,采用多种描述来实现对目标逐步准确的识别。重点结合几个实例,讨论了图像处理与分析的方法。     

机器视觉及其应用（系列讲座）——第三讲 图像处理与分析——机器视觉的核心

图像处理与分析是机器视觉中的核心部分，图像处理的目的可以抽象为提取目标物的特征增强；在完成对目标物增强的同时，抑制非目标物。一般采用扩大目标物与背景特征差异的方法来实现。图像增强方法的有效性，可以从目标与非目标两个模式聚类特征是否明确可分来评价。图像分析的目的可以抽象为目标物的识别与提取。因为目标物的视觉特征，往往很难采用单一的数字模型准确描述，所以通常采用的方法是，采用多种描述来实现对目标逐步准确的识别。重点结合几个实例，讨论了图像处理与分析的方法。     

三角函数求值的方法与技巧

三角求值的关键是合理地进行三角恒等式的变形，其基本思路是“三看”，即一看角、二看函数名称、三看结构特征．除此之外，我们还常常应用代数的技巧和构造法，为三角恒等变形创造条件．     

竞赛中的解三角形问题

解三角形问题,主要是处理三角形中的边、角关系.即通过已知的边角关系,确定三角形中未知量和未知关系.数学竞赛中的解三角形问题,常涉及以下知识点.设△ABC的三个角为A,B,C,它们对应的边分别为a,b,c,△ABC的外接圆的半径为R,△ABC的面积为S.1)正弦定理:sinaA=sinbB=sinCC=2R;2)