基于稀土发光纳米材料的时间分辨成像

时间分辨成像是一种在时域层面区分荧光信息的成像技术。该技术能有效地消除自体荧光和光散射的背景干扰,从而极大地提高成像信噪比和灵敏度;同时该成像技术不依赖于生物组织的厚度,适用于生物活体多通道定量检测。稀土发光纳米材料具有独特的光学性质,不仅在生物窗口内存在多个近红外窄带辐射,而且具备长荧光寿命(微秒-毫秒范围,长于生物内源性荧光团3个数量级以上),适用于时间分辨生物成像。特别是稀土纳米晶可以通过调节纳米结构和组分实现其荧光寿命的人工精确调控,从而制备出系列寿命编码型探针应用于活体时间域分辨成像。本文主要阐述了稀土发光纳米材料荧光寿命的普适性调控策略,系统地综述了该材料在时间分辨成像中的最新研究进展,并展望了其未来发展趋势。     

基于阵元域数据的联合检测与跟踪算法

为了提高对弱目标的检测与跟踪能力,采用一种基于阵元域数据驱动的联合检测与跟踪算法。在假定多目标信号互不相关,且目标个数已知的条件下,采用最大后验(MAP)方法从阵元域数据中直接估计目标的状态。与传统的检测跟踪算法不同,该算法在目标方位信息的基础上,增加能量信息,用于目标跟踪从而提高跟踪能力,同时又通过跟踪目标轨迹的预测以提高检测能力。仿真结果显示,该算法可提高对弱目标的检测能力和跟踪能力,解决传统的跟踪算法对于交叉目标的错跟与失跟问题,在目标非快速机动的情况下得到很好的检测跟踪结果。海试结果显示该算法具有重要的实际工程应用价值。     

力矩分配法中的无侧移限制

讨论一般力矩分配法的适用条件. 当研究多种单元和复杂单元,提供必要的分配系数和传递系数后,结点无侧移条件可适当放宽,成为广义的力矩分配法,但已不是工程师所需的手算方法.     

实现多准位相匹配的一维非周期和无周期光学超晶格的设计方法——自调整方法

文章作者提出了一种实现多准位相匹配的一维光学超晶格的新的设计方法——自调整方法,详细介绍了用自调整方法设计非周期光学超晶格和无周期光学超晶格的流程,并对结果进行了分析.数值模拟结果表明,自调整方法是一种高效灵活的专用于设计一维光学超晶格的优化算法,与其他优化算法相比,自调整方法能在更短的时间内搜索出更理想的优化结果.此外,自调整方法的优化结果不依赖于参数的设置和初始化条件,运行方便.     

对二维编织复合材料弹性、热、强度及失效分析模型的评论

纺织结构作为聚合物复合材料的增强相在许多工业应用中变得非常重要,例如在航海与航空 领域中,由于其刚度及强度与其重量的高比值而倍受欢迎.由于工业及工程应用的需求, 研究纺织复合材料的弹性性质及失效行为变得非常重要.这篇文章重点评论了关于二维编织复合材料弹性、热、强度及失效分析的数值及解析模型,给出了主要的建模技术及方法. 同时也简单给出了编织复合材料从最初的一维模型到最近三维模型的发展.本文的目的不是对所 论模型的数学方法进行详细分析,而是告知研究者关于先前工作的主要思想. 这篇评论总共引用了122篇文献.      

饱和土埋置力源的三维动力Lamb问题解答

基于一组弹性土波动方程,应用Fourier级数展开和Hankel积分变换,得到了三维问题饱和土骨架与孔隙水的应力及位移分量在变换域内的积分形式通解考虑地基表面透水情形,由边界条件导出了半空间饱和土体在埋置力源作用下的三维动力Lamb问题的解答给出了埋置水平力作用下地基表面竖向位移、径向位移及周向位移的数值解该研究为运用边界元法求解饱和地基的动力响应课题奠定了理论基础.     

无催化剂下醇和酚的高效O-硅基化

硅醚类化合物广泛应用于有机合成、 分离分析和精细化工等领域. 六甲基二氮硅烷是近年来发展的一种新型硅基化试剂, 被用于硅醚的高效合成, 但由于六甲基硅烷较为惰性, 通常需要加入催化剂活化. 本文报道了一种无催化剂下醇、 酚的高效硅基化新方法. 研究结果表明, 该方法可以兼容一级苄醇、 杂芳基苄醇、 脂肪醇, 二级醇甚至三级醇, 多数反应可以实现定量转化, 无需柱层析即可实现产物的分离纯化. 该方法可以拓展到酚的高效硅醚化, 也可以很方便地放大到100 mmol, 收率达到99%, 表明该方法具有较好的实用价值.     

茚三酮光度法测定加巴喷丁

加巴喷丁是一种抗癫痫新药,为1-（氨基甲基）-环己烷乙酸。其测定方法从结构上分析可以用非水滴定法,文献[2]报道用高效液相色谱法（衍生化后）,加巴喷丁可见光区无吸收,紫外光区吸收太小,文献[3]中未见茚三酮显色法测定加巴喷丁的报道,此法适用于痕量加巴喷丁的测定。     

三类常系数非线性常微分方程的特解表达式

应用算子解法给出一类特殊类型的常系数非齐线性常微分方程的特解表达式,结合复数解法得到两类较为一般的常系数非齐线性常微分方程的特解表达式．     

基于离散余弦变换和支持向量机的多光谱纹理图像的茶叶分类研究

提出一种利用多光谱图像纹理特征进行茶叶分类的新方法。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得,光谱成像仪提供近红外(NIR)、红色(R)和绿色(G)的3个波段的图像。首先对原图像的NIR波段图像提取均方值,然后应用离散余弦变换算法,构造出8个带通和高通滤波器对NIR通道的图像进行滤波并提取均方差值,最后应用支持向量机技术,分别对原图像的NIR提取的均方差值和用8个滤波器滤过的图像提取的均方差值进行建模。茶叶样本总共为240个,训练和预测各为120个,每种训练样本和预测样本各为20个。结果表明经过8个滤波器处理图像的识别率为100%,而没有经过滤波处理的纹理图像识别率只有73.33%,说明离散余弦变换算法设计的滤波器是一种非常有效的纹理识别技术,此实验同时也为茶叶的分类提供一种快速和无损的新方法。