关于Smarandache函数的奇偶性

对任意正整数n,著名的F. Smarandache函数S(n)定义为最小的正整数m使得n│m!.即就是S(n)=min{m:m∈N,n│m!}.令OS(n)表示区间[1,n]中S(n)为奇数的正整数n的个数;ES(n)表示区间[1,n]中S(n)为偶数的正整数n的个数.在文[2]中,Kenichiro Kashihara建议我们研究极限limn→∞ES(n)/OS(n)的存在问题.如果存在,确定其极限,本文的主要目的是利用初等方法研究这一问题,并得到彻底解决!即就是证明该极限存在且为零.     

基于NIR-SERS技术结合PCA-LDA统计分析肝癌术后恢复状况

采用近红外表面增强拉曼散射(NIR-SERS)光谱技术,基于高效、稳定、低廉的纳米银膜基底检测了25例肝癌患者、25例肝癌术后患者和25例健康人的氧合血红蛋白(Oxy Hb)。对比发现,健康人、肝癌术后患者和肝癌患者的Oxy Hb的NIR-SERS光谱谱峰强度呈现依次下降的趋势,表明从谱峰强度可以初步判断肝癌术后患者恢复情况。利用主成分分析(PCA)结合线性判别分析(LDA)统计方法进行分析,25个肝癌术后患者中8人判别为健康人,其余17人判别为肝癌患者。判别分组与实际情况相符,表明PCA-LDA统计方法可以更准确地判断肝癌术后患者恢复状况。因此,NIR-SERS技术结合PCA-LDA统计方法有望为肝癌术后患者恢复状况的诊断提供一种新的思路和方法。     

精细化学品复配技术应当受到化工人的高度重视——开设精细化学品配方设计课程之思索

精细化学品已成为当今世界化工市场的竞争热点,对从事新产品开发的化工职业人来说,其复配技术更是体现其技能水平的标尺之一。面向21世纪的化学化工专业学生开设精细化学品配方设计课程具有深刻的职业技能培训和工程化教育意义。本文简介了由作者编著、化学工业出版社出版的同名高等学校教材,推介了该课程教学过程中实施的新颖考查形式和要求。     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定水中18种酚类污染物

建立了一种同时测定地表水、地下水环境样品中18种酚类污染物的分析方法。样品经0.22μm聚四氟乙烯滤膜过滤后,采用Thermo Hypersil ODS柱(100 mm×2.1 mm,5.0μm)分离,以甲醇-0.01 mol/L甲酸铵/甲酸水溶液(p H 4.0)为流动相,柱温30℃,流速0.2 m L/min进行梯度洗脱,电喷雾负离子模式(ESI-)电离、多反应监测模式(MRM)进行检测,外标法定量。18种酚类化合物的浓度与其峰面积在一定浓度范围内均呈良好线性关系(r2≥0.999 1),方法检出限为0.02~0.51μg/L。18种酚类化合物在低、中、高浓度的平均加标回收率为84.5%~112%,相对标准偏差(n=6)为0.6%~4.3%。此方法灵敏度高、干扰小、分析速度快,适用于地表水、地下水等较洁净水环境样品中18种酚类污染物的同时分析。     

概率主成分分析联合支持向量机的前列腺SELDI-TOF质谱数据分析方法研究

基于前列腺癌检测中获取的表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)数据,提出一种概率主成分分析(PPCA)联合支持向量机(SVM)的分类方法。对临床322例血清样本的质谱数据进行特征提取,以随机选取训练样本集(225例)构造SVM判别模型,对剩余样本集(97例)进行测试。采用均方根误差、识别率与预测率指标,将所构造的PPCA-SVM模型分别与偏最小二乘(Partial least squares,PLS)和PCA-SVM模型进行比较,发现PLS模型的识别率和预测率分别为90.92%和76.38%,PCA-SVM模型分别为99.23%和84.63%,而PPCA-SVM模型分别为99.01%和90.41%。因此SELDI-TOF-MS技术结合PPCA-SVM在样品分类中具有准确、重复性好等优点,为前列腺癌早期诊断提供了一种新方法。     

特戊酸和含氮配体构筑的Ln(Ⅲ)配合物的结构、热稳定性和荧光性质

在水热条件下2个配体特戊酸(pivH)和1-H-咪唑[4,5-f][1,10]-菲咯啉(IP)和稀土金属反应得到了6个稀土配合物[Ln(piv)₃(IP)₂],(Ln=Nd(1),Eu(2),Gd(3),Tb(4),Dy(5),Ho(6))。结果显示,2个混合配体和不同的稀土金属形成了6个相似的零维结构,进而通过N-H…O氢键和π-π堆积作用,形成一维链状结构。6个配合物均用元素分析、粉末衍射(PXRD)、红外光谱(FTIR)进行了表征,且对配合物2和4的荧光性质及1和2的热稳定性进行了详细的分析。     

基于碳纳米管负载的电催化剂高效检测还原型谷胱甘肽

通过两步法合成了10-甲基吩噻嗪/2-羟丙基-β-环糊精主客体化合物修饰的多壁碳纳米管复合材料MPT-HP-β-CD/MWNT,并用FT-IR、UV-Vis、荧光光谱、拉曼光谱、TEM等对其组成进行表征。通过CV曲线、i-t曲线对谷胱甘肽(GSH)的催化性能以及对催化剂阻抗的研究,证明了MWNT可以提高导电能力,提高对GSH的催化活性。此外,还研究了p H值、温度、扫速等对催化剂催化活性的影响,表明该复合材料可用于GSH的电化学检测,并具有良好的稳定性、重现性以及很高的灵敏度。最优检测浓度范围为5×10-7~4.95×10-5 mol·L-1,检测限为3.96×10-8 mol·L-1(S/N=3)。     

Hydrothermal Synthesis of NiCo-layered Double Hydroxide Nanosheets Decorated on Biomass Carbon Skeleton for High Performance Supercapacitor

Afacile hydrothermal strategy is adopted to synthesize the composite of NiCo-layered double hydroxide(NiCo-LDH) with biomass carbon as substrate for supercapacitor electrodes. The prepared NiCo@BC was characterized by means of X-ray diffraction(XRD), scanning electronic microscopy(SEM), Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR) and Raman spectroscopy, and electrochemical tests. The SEM images demonstrated that numerous NiCo-LDH nanosheets directly grew on the surface of biomass carbon uniformly. Electrochemical tests indicated that the NiCo@BC electrode exhibited good capacitive behavior with a specific capacitance of 606.4 F/g at the current density of 0.5 A/g. In addition, the composite electrode showed excellent cyclic stability of 87.1% even after 1000 cycles. These results manifest that NiCo@BC nanocomposite is a promising candidate for the electrode material for future supercapacitor practical applications.     

铜卟啉金属有机框架材料用于高性能锂硫电池

利用卟啉配体与金属离子的配位特性,通过后修饰将铜离子与卟啉基金属有机框架材料(PCN-222)配位,得到铜卟啉金属有机框架材料(PCN-222-Cu),并首次用于锂硫电池。借助紫外可见光谱(UV-Vis)、粉末X射线衍射(PXRD)、N_2吸附-脱附测试、扫描电子显微镜(SEM)、循环伏安(CV)和恒电流充放电测试等表征手段对材料的晶相结构、形貌和电化学性能进行了系统的研究。其中UV-Vis结果表明,Cu~(2+)与卟啉环成功配位。电化学测试结果表明,负载硫的PCN-222-Cu(S-in-PCN-222-Cu)电极在1C的倍率下循环300周后可逆比容量为840 mAh·g~(-1)。当倍率提高到3C时,循环800周后的容量仍保持430 mAh·g~(-1),每周容量衰减率为0.042%。S-in-PCN-222-Cu电极的电化学性能远优于S-in-PCN-222,说明配体上的Cu~(2+)与卟啉环的协同作用能有效降低电化学极化,从而显著提升卟啉基金属有机框架材料用作硫载体的电化学性能和循环稳定性。     

基于持久同调的复杂脑网络动态演化分析

有研究表明阿尔茨海默病（Alzheimer's disease,AD）的认知状态与动态功能连接时间特性的改变有关,持久同调指标分析方法可为AD动态脑网络的研究提供更深的见解,但是目前研究主要集中在空间演化方面,尚未有针对时变方面的脑网络演化研究．本文基于静息态功能磁共振成像（resting state-functional magnetic resonanceimaging,rs-fMRI）,对AD患者和正常被试（normal controls,NC）的静态脑网络和基于滑动窗口构建的动态脑网络进行功能连接性分析．对基于持久同调和基于图论的分析结果进行了比较,并采用k均值聚类进行了时间属性的分析．结果表明相对图论指标,持久同调的指标在AD患者和NC被试间具有更显著的差异性;而且相对于静态脑网络,基于持久同调的动态脑网络演化分析可为脑功能网络标志物的检测提供新思路．