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利用Matlab语言将EFIT程序反演计算过程进行优化整合,简化了程序操作步骤,并增加了对计算结果的分析与存储功能。利用整合后的 EFIT 程序,计算分析了 J-TXET 装置放电过程中等离子体磁场位形和其它参数的演变,绘制了等离子体压强剖面图、等离子体电流密度和安全因子分布等磁面信息的重建结果。此外,还将反演结果与软X射线测算数据进行比对。结果表明,改善后的EFIT程序能够初步满足对实验放电的反演计算分析要求,为J-TXET装置的放电控制和运行提供重要的参考数据。     

化学发光免疫分析试剂吖啶酯的合成新路线

设计了一种化学发光免疫分析试剂吖啶酯的合成新路线,以二苯胺为原料合成吖啶-9-羧酸,经酰氯化后与3-(4-羟基苯基)-丙酸-N-羟基琥珀酰亚胺酯反应得4-(2-琥珀酰亚胺基氧羰基乙基)苯基-9-吖啶羧酸酯,最后与氟磺酸甲酯反应即得4-(2-琥珀酰亚胺基氧羰基)苯基-10-甲基吖啶-9-羧酸酯氟磺酸盐(俗称吖啶酯).     

高效率连续激光二极管泵浦Cr∶LiSAF激光器

报道了500mW激光二极管端面泵浦Cr∶LiSAF激光器连续运转的实验研究结果.特别是在分析了泵浦光与腔模的耦合情况后,提出了一套与泵浦源相适应的准直聚焦系统,提高了耦合效率.实验对两种不同掺杂浓度和不同形状的Cr∶LiSAF晶体进行了研究,在850nm的中心波长处获得最大输出功率分别为20mW和13mW,斜效率分别为10.3%和7.8%,并对实验结果作了讨论.     

基于荧光光镊与机器学习的单细胞血液分类方法

利用物种间血液成分的差异来识别物种,对生物医学、医疗健康、海关、刑侦、食品安全、野生动物保护等工作十分重要。但目前的研究都是针对群体细胞展开,忽略了单细胞的异质性,开展基于单细胞的血液光谱分类方法研究非常迫切。在此提出了一种基于荧光光镊和机器学习的单细胞血液分类方法,利用光镊实现了单细胞捕获,通过荧光光谱检测系统获得了单细胞荧光光谱数据,并基于机器学习方法实现了准确分类。首先,设计并搭建了一套荧光光镊系统,实现了单细胞捕获和荧光光谱检测。然后,制备了马、猪、犬、鸡四种动物的红细胞稀释液,以440 nm激光作为荧光激发光源,获得了四个物种每种100条、共计400条荧光光谱数据,并进行了背景去除、平滑、归一化的预处理,消除了信号中的噪声干扰。随后,建立了随机森林分类模型,分析了当抽取特征数k=20时,模型中树的棵数与预测准确率之间的关系,当决策树m=500时,分类正确率趋于稳定,有很高的分类正确率和运行效率。进一步地,设定样本数据的30%作为测试集、 70%为训练集,计算不同波长与特征重要性之间的关系,得到了10个分类准确率,并取平均值作为模型分类的准确率,测试集最终准确率达到93.1%,...     

利用交流阻抗传感技术实时监测纳米沟槽上皮肤细胞的定向行为

细胞定向行为在皮肤、骨骼等修复和再生中起着非常重要的作用.本文首次采用交流阻抗传感技术实时监测人真皮成纤维细胞（HFF）和人永生化表皮细胞（HaCaT）在纳米沟槽（宽度：200 nm,周期：400 nm,深度：70 nm）上的定向行为.结果表明,HFF细胞在纳米沟槽上先进行定向排列,再发生胞体的延长;HaCaT细胞无定向行为的产生,其粘附和铺展得到了延缓.与平面电极相比,HFF细胞在纳米沟槽上产生的交流阻抗信号（NI值）更大,前期定向排列比后期胞体延长引起的NI值变化更显著,且NI值与定向排列的细胞百分比之间存在着良好的线性关系;HaCaT细胞在纳米沟槽上的NI值更小,且粘附比铺展过程对NI值变化的影响更大.本文的研究将为复合型细胞传感器的发展提供思路和支持.     

扫描电镜下的金银花尺蠖触角感受器

利用扫描电镜技术对金银花尺蠖(Heterolocha jinyinhuaphaga Chu)雌雄蛾触角感受器的种类、形态及分布进行了观察.结果发现,金银花尺蠖雌雄蛾触角上共分布9种感受器,分别为毛形感器、刺形感器、鳞形感器、腔形感器、腔锥形感器、耳形感器、腔乳头感器、叉形感器、锥形感器,其中,毛形感器数量最多,叉形感器只存在于雄蛾触角上.     

Br(o)nsted酸性离子液体催化醛(酮)与二元醇的缩合反应

研究了以Br(o)nsted酸性离子液体1-正丁基-3-甲基咪唑磷酸二氢盐(BMImH2PO4)为催化剂,在不使用其它有机溶剂且无需脱水的条件下,于室温下进行醛(酮)与二元醇的缩合反应,得到了由中至高的转化率和高选择性. 产物1,3-二口恶戊烷可以和反应物自动分层,后处理操作简单. 过量的醇与离子液体可以多次重复使用,且醛(酮)的转化率无明显降低.     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。     

K_2CsSb光阴极在电子加速器领域的研究与发展

<正>1.引言作为人们探索微观世界的一种手段,基于加速器的同步辐射光源及相关的光子科学在过去几十年取得了长足的发展,并极大地促进了基础科学和工业技术领域的革新。物质科学领域的不断发展,对下一代新型光源的性能也提出了新的要求,其中的一个显著特点是要求光子具有高的平均通量和亮度。作为下一代先进光源的两个重要发展方向,基于电子直线加速器的高增益X射线自由电子激光装置(XFEL)和基于     

渐开线直齿轮弹流润滑条件下的多轴疲劳寿命预估

本文中基于弹流润滑分析和次表面应力建立了渐开线直齿轮多轴疲劳寿命计算模型.相对于传统的单轴疲劳模型,考虑了齿轮固定点的应力历史和材料属性对疲劳寿命的影响,并可以得到齿轮在完整啮合过程中的寿命分布.首先建立齿轮的有限长弹流计算模型,得到齿轮啮合过程中的油膜压力和油膜厚度,再根据油膜压力计算出次表面的应力分布;通过分析齿轮计算区域随啮合过程移动的关系,得到固定点的应力历史,再根据基于应力历史的多轴疲劳寿命模型对齿轮的完整啮合过程进行寿命预估.计算分析了不同粗糙度幅值对轮齿各点寿命大小和分布的影响.研究表明:齿面粗糙度对疲劳寿命的影响显著,随着粗糙度幅值的增大,表层下最大应力向齿面移动,导致低疲劳寿命区向齿面发展且逐步扩展到整个单齿啮合区;而表面粗糙度降低到一定程度则对疲劳寿命的影响变得不明显.