5-氨基间苯二甲酸敏化LaF3：Tb发光纳米粒子的合成及其细胞成像

以稀土硝酸盐、NH₄F、5-氨基间苯二甲酸（AIPA）和柠檬酸为反应原料,水热法一锅合成了水溶性良好的AIPA敏化LaF₃：Tb（AIPA-LaF₃：Tb）纳米粒子。采用X射线衍射、透射电镜、红外光谱等对粒子进行了表征。结果表明,合成粒子为六方晶系的LaF₃晶体,粒径为8nm左右,粒子表面包覆了AIPA。测试了合成粒子的发光性能,其最大激发和发射波长分别为348和547nm,粒子中存在着AIPA向Tb³⁺的能量传递。和LaF₃：Ce,Tb粒子相比,AIPA-LaF₃：Tb粒子的激发波长红移了94nm,发光强度增大。在合成的基础上,对AIPA-LaF₃：Tb粒子进行了氨基化修饰,然后将氨基化粒子和兔抗人CEA抗体偶联,最后用偶联了抗体的AIPA-LaF₃：Tb粒子对HeLa细胞进行免疫标记与成像。     

Baeyer-Villiger氧化反应的不同催化体系

Baeyer-Villiger氧化反应能控制产物的立体化学结构,在有机合成中对功能基转化和环扩张有重要的意义,因此氧化所得的产物可以广泛应用于合成许多天然产物和药物中间体以及一些高分子材料的单体等,是目前有机化学研究的热点之一。随着对该反应研究的深入,其催化剂的类型也在不断地增多,包括均相催化剂、非均相催化剂、生物催化剂。均相催化剂选择性和转化率虽高,但不及非均相催化剂重复利用率高。生物催化剂绿色环保,是未来研究的重点之一。本文从均相催化、非均相催化和生物催化三个方面对Baeyer-Villiger氧化反应相关的研究新进展进行了阐述,重点介绍了不同催化体系下催化剂与反应底物之间的作用,总结了有关催化反应的机理,并对Baeyer-Villiger氧化反应的发展进行了展望。     

Synthesis and properties of La1-xSrxNiO3 and La1-xSrxNiO2

Superconductivity has been realized in films of La_1-xSr_xNiO₂. Here we report synthesis and characterization of polycrystalline samples of La_1-xSr_xNiO₃ and La_1-xSr_xNiO₂ (0 ≤ x ≤ 0.2). Magnetization and resistivity measurements reveal that La_1-xSr_xNiO₃ are paramagnetic metal and La_1-xSr_xNiO₂ exhibit an insulating behavior. Superconductivity is not detected in bulk samples of La_1-xSr_xNiO₂. The absence of superconductivity in bulk La_1-xSr_xNiO₂ may be due to the generation of hydroxide during reduction, a small amount of nickel impurity, or incomplete reduction of apical oxygen. The effect of interface in films of La_1-xSr_xNiO₂ may also play a role for superconductivity.     

二氧化碳碳化法制备氧化镧粉体研究

对二氧化碳直接碳化制备氧化镧粉体进行了研究,以氯化镧溶液和二氧化碳为原料,通过调控反应体系pH值制备获得稀土碳酸盐,再经过焙烧得到粒径小、粒度分布窄的氧化镧粉体。研究表明:在不同反应温度和pH条件下,通过碳化法可以获得不同形貌的前驱体,其中控制反应温度为25℃,pH为5的条件下,可以获得片状碳酸镧前驱体;经XRD,FI-IR,TG-DSC分析表征,确定该前驱体化学组成为La2(CO3)3·3.2H2O;通过焙烧可获得中值粒径D50为4.75μm,粒度分布(D90-D10)/(2×D50)<1.00的氧化镧粉体。二氧化碳碳化法制备氧化镧粉体技术具有条件温和、产品粒径小、粒度分布窄、易规模化生产的优点,而且可以实现二氧化碳循环利用以减少温室效应。     

5-氨基间苯二甲酸敏化LaF_3∶Tb发光纳米粒子的合成及其细胞成像

以稀土硝酸盐、NH4F、5-氨基间苯二甲酸(AIPA)和柠檬酸为反应原料,水热法一锅合成了水溶性良好的AIPA敏化LaF3∶Tb(AIPA-LaF3∶Tb)纳米粒子。采用X射线衍射、透射电镜、红外光谱等对粒子进行了表征。结果表明,合成粒子为六方晶系的LaF3晶体,粒径为8 nm左右,粒子表面包覆了AIPA。测试了合成粒子的发光性能,其最大激发和发射波长分别为348和547 nm,粒子中存在着AIPA向Tb3+的能量传递。和LaF3∶Ce,Tb粒子相比,AIPA-LaF3∶Tb粒子的激发波长红移了94 nm,发光强度增大。在合成的基础上,对AIPA-LaF3∶Tb粒子进行了氨基化修饰,然后将氨基化粒子和兔抗人CEA抗体偶联,最后用偶联了抗体的AIPA-LaF3∶Tb粒子对HeLa细胞进行免疫标记与成像。     

超高速撞击2A12铝过程中铝原子的光谱辐射特征

为了揭示超高速撞击2A12铝中铝原子的光谱辐射特征,利用建立的二级轻气炮加载系统和光谱仪采集系统,采集3种不同实验条件下的光谱辐射强度并结合量子力学对2A12铝靶中铝原子的能级理论进行了描述。在Al原子球形壳层中发现,电子的相对几率4πr2R2随相对原子中心的距离r变化的图形具有波动性的特点,电子在能级及其附近运动;原子核周围的电子在能级轨道出现的几率最大,电子在能级轨道周围出现的几率较小;Al的原子光谱都出现一定的展宽,验证了电子的能级跃迁释放或吸收能量的几率亦随原子中电子的位置波动变化。实验结果还表明:随着碰撞速度的增大,在Al原子光谱中波长较小谱线的辐射强度增加较快,波长较长谱线的辐射强度增加缓慢。     

The effect of two-dimensional shear flow on the stability of a crystal interface in a supercooled melt

A model is developed based on the time-related thermal diffusion equations to investigate the effects of twodimensional shear flow on the stability of a crystal interface in the supercooled melt of a pure substance.Similar to the three-dimensional shear flow as described in our previous paper,the two-dimensional shear flow can also be found to reduce the growth rate of perturbation amplitude.However,compared with the case of the Laplace equation for a steady-state thermal diffusion field,due to the existence of time partial derivatives of the temperature fields in the diffusion equation the absolute value of the gradients of the temperature fields increases,therefore destabilizing the interface.The circular interface is more unstable than in the case of Laplace equation without time partial derivatives.The critical stability radius of the crystal interface increases with shearing rate increasing.The stability effect of shear flow decreases remarkably with the increase of melt undercooling.     

数字图书馆信息安全保障体系研究

本文介绍了当前数字图书馆所面临的安全威胁,从管理预防机制和技术预防机制两方面介绍了适应网络环境的信息安全保障体系方案。     

用CA方法模拟界面能各向异性对胞晶生长形态的影响

用元胞自动机（CellularAutomaton,CA）模型研究了界面能各向异性对二维定向凝固胞晶的生长形态的影响,建立了判定胞晶生长达到稳态的判据．结果显示,当界面能各向异性强度非常小时,胞晶尖端很容易分岔,胞晶形态不容易稳定．而当界面能各向异性强度足够大时,容易形成稳定的胞晶形态,同时界面能各向异性强度会显著影响稳定胞晶的形态,界面能各向异性越强,稳态胞晶间距越小,胞晶尖端半径越小,尖端半径与胞晶间距的比值越小,固液界面前沿的浓度与过冷度越小．     

基于多模态深度学习的流量分类识别方法

针对流量分类效果与实际情况存在偏差的问题,首先将多模态深度学习运用在流量分类中,通过利用多模态之间的互补性,剔除模态间的冗余,从而学习到更好的流量数据特征表示.然后,提出了一种基于多模态流量数据的检测和分类方法,对同一流量单位的不同模态输入分别采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks...