精准的习题是提高初中生运算能力的保证

1引言初中生的数学运算能力是一项非常重要的能力,该运算能力的高低决定着学生求学之路能走多深、能走多远.笔者在实践中,深刻体会到:选取恰当的数学习题用于训练,是提高初中生运算能力的关键之举,精准的习题是提高初中生运算能力的保证.下面列举了六种有效提高初中生运算能力的数学习题的类型:(1)涉及去括号的习题;(2)涉及添括号的习题;(3)涉及整式乘法的习题;(4)涉及乘法公式的习题;(5)涉及去分母的习题;(6)涉及去绝对值的习题.这些类型的习题将帮助初中生在浩瀚的题海里不至于漫无目标,争取花费较少的时间,获取高质量的效果.只有运用科学的训练方法,注意加强练习,注重积累、提升,初中生的数学运算能力才能不断提高.     

多级离散小波变换的高效超大规模集成架构

设计了一种单时钟域内低级展开、高级折叠的多级离散小波变换架构;采用横向三输入扫描方式,基于9/7离散小波变换提升算法,设计第1级离散小波变换模块;根据第2级离散小波变换的时钟周期与有效输入数据之比,设计半折叠的第2级离散小波变换模块;将第3级及更高级的离散小波变换的架构折叠到第2级离散小波变换架构上,从而降低了硬件资源的消耗。结果表明:对于大小为512 pixel×512 pixel的经3级离散小波变换处理的输入图像,所提架构的硬件效率比其他现有架构提高了57.1%以上。     

离子色谱的抑制系统及相关技术的发展

抑制系统是抑制型(双柱型)离子色谱系统极为重要的一个组成部分,也是离子色谱有别于其它类型的液相色谱的最重要特点之一。抑制器的发展经历了多个发展时期,而目前商品化的离子色谱仪亦分别采用不同形式的抑制手段。近年来,还发展了一些特殊的辅助抑制器,如接在抑制器后面CO2除去装置,用于提高被测离子的信号或进一步降低背景电导值。     

一种3D打印蛋白质模型的方法及其在教学中的应用

本文报道了一种3D打印蛋白质模型的方法,得到了一系列不同的蛋白质模型。这些模型可作为可视化教具,帮助学生理解蛋白质多级结构、蛋白质折叠、蛋白质-蛋白质相互作用等相关知识点,同时也可作为艺术展示教具应用于科学交流与科普宣传。     

钯催化不对称烯丙基化/去对称化反应合成无保护基的2-喹啉酮骨架环状氨基酸（英文）

作为一类重要的含氮杂环化合物, 3-氨基-2-二氢喹啉酮结构存在于一些药物和生物活性分子中.目前还没有手性催化的方法直接合成无保护基的此类结构.在过渡金属的催化作用下,乙烯基苯并噁嗪酮脱除一分子二氧化碳,生成的两性离子中间体可以参与多种反应合成含氮杂环化合物.我们设想乙烯基苯并噁嗪酮和2-氨基丙二酸酯直接发生不对称烯丙基化反应/去对称化反应,则可直接实现无保护基2-喹啉酮骨架环状氨基酸的手性合成.然而2-氨基丙二酸酯作为亲核试剂时,如何实现碳选择性进攻而不是固有的氮选择性进攻将成为此反应中一个重要挑战.本文通过钯催化的不对称烯丙基化/去对称化反应合成具有2-喹啉酮骨架的环状氨基酸.采用手性膦配体与钯作为催化剂,成功实现了乙烯基苯并噁嗪酮与2-氨基丙二酸酯的不对称α-烯丙基取代反应.随后无需提纯,烯丙基取代产物直接在三氟乙酸的作用下,发生分子内的去对称化内酰胺化反应,最终生成具有无保护基的2-喹啉酮骨架环状氨基酸产物.该催化方法反应条件温和,催化体系简单高效(钯催化剂负载量可降低至1 mol%,非对映选择性可高达15/1,对映选择性高达96%ee),并且具有良好的官能团兼容性.经盐酸处理...     

分析化学"去公式化"新课程体系

分析化学(定量化学分析部分)是一门重要基础课,传统课程体系的特点可以概括为"记忆换运算"和"近似换简化"。大量公式不仅导致沉重的记忆负担,而且割裂了化学平衡理论的内在统一性,难以满足现阶段人才培养的要求。为了克服这些问题,提出分析化学"去公式化"新课程体系。新体系具有记忆负担轻、统一性强等优点,而且能够对化学平衡问题进行精确解析。从教研背景、体系特点、课程资源、考查考试和教学实践5个方面详细介绍新课程体系,为分析化学课程改革提供参考。     

氨基酸氧化酶催化合成非天然手性氨基酸研究进展

<正>非天然手性氨基酸是已经上市的和正在研发的手性药物、手性农药和手性食品添加剂的关键中间体[1-2].随着相关产业的发展,非天然手性氨基酸的市场需求与日俱增.非天然手性氨基酸不能像天然L-氨基酸一样采用发酵法生产,主要制备方法包括化学法和生物法.化学法包括化学不对称合成法和化学拆分法.化学不对称合成法采用价格昂贵的手性源、手性助剂或手性金属催化剂.化学拆分法采用手性酸为拆分剂,经历与消旋氨基酸成盐、解     

基于虚拟响应信号的结构参数时域辨识研究

在充分考虑线性动力系统的时域响应特性以及小波包分析的频率空间剖分特性的基础上,提出了一种基于虚拟响应信息提取的信号去噪新方法.虚拟响应虽然没有在结构动力检测过程中真实发生,但却是在某种激励下可以实现的一个响应,因此,根据虚拟响应信息同样可以进行结构系统的动力识别.数值研究表明,对于地脉动响应这种有效信号频带与噪声频带相互覆盖的低信噪比信号而言,小波阈值去噪法已无能为力,而基于虚拟响应信息提取的信号去噪方法则有较好的去噪效果.     

基于Demons算法改进的图像去噪模型研究

在Demons算法的基础上, 将扩散过程看作图像配准, 建立一种新的基于图像配准的Demons 去噪模型. 实验表明, 该模型去噪效果优于经典的Perona-Malik模型, 排除了模型的病态性. 考虑到新模型在图像去噪过程中仅靠梯度信息表示图像的局部特征还不完善, 故将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到此模型中, 提出了一种新的梯度和曲率双重驱动力的图像去噪模型. 分析和仿真结果表明, 两种新模型都可有效抑制噪声, 清晰度也有明显的提高, 其中双重驱动力的图像去噪模型去噪效果更具优越性.