富氧空气-乙炔火焰原子吸收光谱法测定矿泉水中痕量钡

本文研究了用富氧空气 乙炔火焰原子吸收光谱法测定钡 ,比较了乙炔流量、氧气流量及氧炔比的影响 ,当混合空气中含氧量为 5 2 % ,氧炔比为 0 72时对钡有较高的灵敏度。在此火焰中 ,不同浓度的各种酸及大多数金属离子对钡的测定干扰较少 ,当溶液中引入 10 0 0mg·L- 1 K时 ,具有最大的增感及消除干扰的效应。方法的检出限为 0 0 34mg·L- 1 ,灵敏度为 0 16mg·L- 1 / 1% ,相对标准偏差为 2 5 %。     

Accurate Bound-State Spectra for Hydrogenic Donors in GaAs-（Ga, Al）As Quantum Dots

We extend the analytical transfer matrix method （ATMM） to study the bound-state spectra for hydrogenic donors in GaAs-（Ga, Al）As quantum dots. Comparison of the energy eigenvalues from ATMM with those from the wavefunction method reveals wavefunction results show large deviation from the exact ones when the radius of quantum dots ro become large, whereas ATMM is better accuracy.     

奶粉中痕量汞的FI-AAS测定

探讨了流动注射 -原子吸收光谱法 (FI-AAS)测定痕量汞的分析条件 ,建立了奶粉中痕量汞的 FI-AAS测定方法。测定奶粉中汞的检出限为 2 .4 ng· g-1;线性范围 0— 80μg· L-1;相对标准偏差小于 5 % ;加标回收率为 95 %— 1 0 8%。该方法简便、快速     

三叶橡胶花粉植株的获得

1977年2—3月,从三叶橡胶(Hevea brasiliensis Muell.-Arg.)花药培养获得了五株花粉植株.它们都具有主根、轮生侧根、茎、子叶、第一对真叶和顶芽.在显微镜下已观察到花粉粒发育成为胚状体的全过程.对15个直径2—3毫米的胚状体所进行的细胞学观察表明,它们全部都是单倍体(染色体数为18),在小植株根尖中,观察到许多非整倍体细胞,少数仍是单倍体细胞,但没有双倍体细胞.因此可以肯定,我们用花药培养所得植株起源于花粉。     

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介绍了液态锂回路中的净化及在线检测装置。该装置采用了冷阱法和热阱法,使回路中产生的C、O、N和氢同位素等杂质降至10wppm以下。目前,已经利用四电极测电阻法测量了放锂前后的电阻随温度的变化曲线,再经过多项式拟合,计算得到了纯锂的电阻率随温度变化的函数。     

手性N-苄氧甲酰基氨基酸芳基酯的合成及其生物活性

在三氯氧磷和吡啶的作用下,N-苄氧甲酰氨基酸和酚发生缩合反应生成了一系列N-苄氧甲酰氨基酸芳基酯(5和6),产率60.7%～76.9%,其结构经1H NMR,13C NMR和IR表征.初步的生物活性结果表明,5和6的杀虫活性较低.     

集成学习算法的红外光谱定量回归模型

近年来,深度学习在数据挖掘领域研究较多,深度学习中的集成学习算法也越来越多地应用到分类和定量回归中,但是,集成学习算法在红外光谱分析领域的应用研究较少。提出一种基于Blending模型融合的集成学习定量回归算法,利用GBDT算法、线性核支持向量机(LinearSVM)和径向基核支持向量机(RBF SVM)作为基学习器,将基学习器预测结果通过LinearSVM模型完成数据融合。以公开数据库中的药片和柴油近红外光谱数据为研究对象,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,分别采用单核支持向量回归模型、GBDT模型和Blending集成学习模型,将模型预测结果进行分析比较。药片活性物含量和硬度性质采用RBF SVM模型的预测结果最优,RMSEP最小,RPD最大;其次为Blending集成学习模型;GBDT模型预测结果最差。药片质量采用Blending集成学习模型预测的R2最高,达到0.837 4;RBF SVM的RMSEP最小,为2.140 6,RPD最大,达到7.487 8;LinearSVM的预测结果最差。对于柴油沸点、闪点和总芳香烃三种性质,Blending模型预测效果最好,优于三种单模型预测结果。对于十六烷值,GBDT模型和RBF SVM模型预测结果优于Blending集成学习模型。对于密度,仅GBDT模型优于Blending集成模型,并且,使用单模型和集成模型的预测结果均较为理想,除了LinearSVM模型R2为0.944 5,其他模型R2均高于0.99。对于冰点的预测,RBF SVM和LinearSVM的预测效果优于Blending集成学习模型。对于黏性性质的预测,仅RBF SVM的预测效果优于Blending集成算法模型。由结果可以看出,由GBDT,LinearSVM和RBF SVM集成的Blending模型由于融合了单模型的特征,与单模型相比,预测效果较优或者最优,证明集成学习Blending模型用于红外光谱定量回归具有较强的适用性,且具有较高的预测精度和泛化能力,对于进一步研究集成学习算法在红外光谱定量回归中的应用具有重要的意义。     

浅析老龄经济中的税收政策

本文放宽人口结构平稳假设,将总人口增长率与劳动人口增长率之差定义为老龄化率,在此基础上构建老龄经济模型,分析税收政策对老龄经济的影响。基于一定假设,老龄经济存在鞍型收敛路径,平衡增长路径上的人均收入增长率取决于技术进步率与老龄化率之差,技术进步率在积极应对人口老龄化方面至关重要。从税收角度看,资产收入税与企业利润税对老龄经济的扭曲程度较高,而劳动收入税与消费税的扭曲程度相对较低。通过削减政府支出与调整税收结构,减税不仅可以提高均衡的资本水平,若能够激励经济主体积极创新,还将会提高平衡路径上人均收入的增长速度。一定条件下,老龄经济中将会存在正的最优税率。     

芳香寡聚磺酸酯桥联大环化合物的合成和紫外光谱

以芳香二磺酰氯和芳香二酚为原料,三乙胺作缚酸剂,二氯甲烷作溶剂,采取一步成环法合成了一系列新型的、芳环单元不同的芳香寡聚磺酸酯桥联大环化合物。 合成产物的结构用IR、¹H NMR、¹³C NMR和MALDI-TOF等技术手段进行了确认。 并对合成方法、紫外光谱和变温核磁结构研究进行了有价值的探讨。 化合物3~5的DMF溶液的最大紫外吸收峰在266 nm处,化合物6在267 nm处,摩尔吸光系数分别是4.65×10⁴、5.61×10⁴、5.09×10⁴和9.98×10⁴ L/(mol·cm);检出限分别是2.15×10^-7、1.78×10^-7、1.96×10^-7和1.00×10^-7 mol/L。 变温核磁数据证明,苯环上连有支链有利于固定构象,可以通过这种方法合成结构固定的杯芳烃。     

5-吡唑甲酰胺类衍生物的设计、 合成与生物活性

以2种5-吡唑甲酸为原料, 分别与噻唑胺和苯并呋喃胺发生缩合反应, 制备了23个新的5-吡唑甲酰胺类化合物; 采用核磁共振波谱和质谱等对目标化合物结构进行了表征; 对化合物B1和B3进行了量子化学计算、 前沿分子轨道及分子范德华表面静电势分析. 生物活性实验结果表明, 在500 mg/L浓度下部分化合物对黏虫和蚜虫有良好的杀虫活性, 其中化合物A1和B1对黏虫的致死率均为100%, 化合物B3, B4和C9对蚜虫的致死率分别为100%, 100%和95.54%; 在25 mg/L浓度下化合物A3对烟草赤星病菌的抑制率、 化合物C7对小麦赤霉病菌的抑制率以及化合物A1和A4对油菜菌核病菌的抑制率均大于50%.