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31.
采用射频磁控溅射TiO2陶瓷靶的方法在硅和石英衬底上制备纳米TiO2薄膜,并经950℃退火1h.通过X射线衍射(XRD)、原子力显微镜(AFM)、紫外可见光谱(UV-Vis)和接触角仪对薄膜相结构、表面形貌、光学性能和亲水性能进行表征.结果表明,与950℃退火1h相比,未退火薄膜是无定形结构并呈现较高的光致亲水性能.退火薄膜是锐钛矿和金红石混合相,其中锐钛矿相质量分数是11.34%.未退火和950℃退火1h的薄膜样品的能隙分别是3.03 eV和3.11 eV.未退火薄膜具有较高的光致亲水性能主要归因于其较低的光学能隙.退火薄膜的热致亲水性能与其相结构、表面清洁度和粗糙度有关. 相似文献
32.
采用丙烯气相进料,在预混段中先与双氧水的甲醇溶液混合后进入固定床反应器,考察了进料液中pH值、丙二醇单甲醚、乙硫醇以及铁锈等对丙烯环氧化连续反应中TS-1分子筛催化剂性能的影响。结果表明,进料液体pH值对催化剂的催化性能有影响,适宜的进料液体pH值在7左右;副产物丙二醇单甲醚含量的增加不会对催化剂性能产生影响;乙硫醇量的增加使环氧丙烷选择性下降,但不会引起催化剂的失活;而进料液体中铁锈的引入会导致催化剂中部分孔堵塞,使催化剂部分失活。当进料液中的pH值用0.1mol/L的氨水调节为7左右,在反应温度55℃,反应压力0.7MPa,TS-1催化剂具有较好的稳定性,经130h的连续试验考察,双氧水的转化率和环氧丙烷的选择性约为90%。 相似文献
33.
为了提高激光直写加工衍射光学元件时的线条质量,提出一种离焦激光直写的线宽稳定方法.该方法通过同时调节激光功率和离焦量,使光刻胶的曝光阈值处于线宽对曝光量的变化率较小位置,从而可以弱化线宽对实际曝光量或光刻胶阈值等变化的敏感度,提高利用离焦方法进行衍射光学元件制作时的线宽稳定性.推导了稳定线宽后的光功率控制模型和线宽模型,模型中的变量仅为离焦量,降低了光功率控制的复杂性.利用632.8 nm的He-Ne激光和NA-0.1的物镜在CCD上对采用该方法后的离焦线宽模型进行验证,实验结果与理论模型吻合较好.该方法对于线宽稳定度较高的衍射光学元件制作具有重要价值. 相似文献
34.
对ChemWindow软件使用的补充大学化学王雷陈怡莎(广州师范大学化学系510400)ChemWindow软件是化学工作者的强大工具之一,有了ChemWindow可以方便地画出各种化学结构式,对大家发表论文,制作投影及幻灯片等十分有用。《大学化学》... 相似文献
35.
聚甲基丙烯酸甲酯型高分子染料的合成 总被引:2,自引:0,他引:2
高分子染料的合成研究起于60年代初[1].1973年,Marechal等实现了无色高分子材料与有色染料分子的化学键合[2~3].目前,高分子染料已广泛应用于化妆品、涂料、填料、食品等领域并开始探索在液晶显示、半导体材料、激光记录、非线性光学材料、亲和... 相似文献
36.
37.
经典的UNet网络可用于预测全分辨率空间域的密集位移场,在医学图像配准中取得了巨大成功。但对大变形的三维图像配准,还存在运行时间长、无法有效保持拓扑结构、空间特征易丢失等缺点。为此,提出一种基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络(large kernel multi-scale deformable medical image registration network based on cross-attention,LK-CAUNet)。在经典UNet模型基础上,通过引入交叉注意力模块,实现高效、多层次的语义特征融合;配备大内核非对称并行卷积,使其具有多尺度特征和对复杂结构的学习能力;通过加入平方和缩放模块,实现拓扑守恒和变换可逆。基于脑部MRI数据集,将LK-CAUNet与18种经典图像配准模型进行了比较,结果表明,LK-CAUNet的配准性能较其他模型有明显提升,其Dice得分较TransMorph配准方法提高了8%,而参数量仅为TransMorph的1/5。 相似文献
38.
为了解决并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题,降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失,提出了一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;该算法基于最小二乘理论,引入正则化,优化方程,进而进行迭代重建;采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能,仿真结果表明了该算法相较于最小二乘法,能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰,具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征;重建图像质量得到了较好的改善,对临床诊断更具有适用性。 相似文献
39.
Recall that a one-to-one function y= f(x) has an inverse function that is defined (implicitly) by the equation x= f(y), In particular, the exponential function: 相似文献
40.