螯合树脂浓缩柱预富集低压离子色谱分光光度法测定海水中痕量铅

采用螯合树脂浓缩柱预富集低压离子色谱分光光度法测定海水中痕量的铅。对于2.0μg/L的Pb2 溶液,测定的相对标准偏差为2.9%(n=8);将该法应用于不同盐度海水中铅的测定,获得满意结果,标准加标回收率在94%~101%之间,该法可以识别Ⅰ类海水,可以测定Ⅱ~Ⅳ类海水。     

超支化聚硅氧烷的紫外光固化行为及固化动力学研究

采用等温差示光量热技术(DPC)研究了超支化聚硅氧烷的紫外光固化行为及固化动力学. 探索了引发剂浓度、 光强度、 聚合温度和环境气氛对固化行为的影响规律. 研究结果表明, 增加光引发剂浓度和光强度及提高环境温度均可提高其固化速率和双键最终转化率. 在空气中固化时存在氧阻聚现象, 增大光强度可以显著缩短诱导期. 运用带扩散因子的自催化固化动力学模型研究了其光固化动力学, 计算出特定条件下的光固化动力学参数, 反应总级数约为6—7, 表观活化能为9.95 kJ/mol. 通过超支化聚合物与两种结构类似的低官能度单体光固化行为的对比, 研究了超支化聚合物固化行为与其分子结构的关系, 发现由于超支化大分子的独特结构, 在固化初始阶段便产生凝胶, 因此双键的最终转化率偏低.     

一个征解轮换对称不等式的初等证明

用初等方法证明了不等式:设xi>0,i=1,2,…,n(n≥3),则x2/x1(x3 x4 … xn) x3/x2(x4 x5 … x1) … x1/xn(x2 x3 … xn-1)≥(n-2)(x1 x2 … xn)     

阴阳离子菁染料超快荧光动力学特性研究

采用飞秒荧光上转换技术,研究了阴阳离子菁染料及对应的阴离子和阳离子菁染料吸附在立方型和T型溴碘化银表面上形成J-聚集体的荧光衰减时间分辨特性,分析了几种菁染料增感体系的超快电子转移动力学过程及其对增感效率的影响.通过比较几种菁染料增感体系的荧光衰减特性,两种阴阳离子染料要明显快于阴离子染料、阳离子染料及二者的加合,说明阴阳离子染料聚集体到溴碘化银的电子注入速率较快,增感效果更好.对两种阴阳离子染料聚集体荧光衰减特性的比较,可以看出染料在T型颗粒溴碘化银上形成聚集体的荧光寿命更短,因而对T型颗粒的增感效果更好.染料Dye2的荧光衰减要快于染料Dye1,说明染料Dye2到溴碘化银的电子注入速率更快,增感效率更高.     

窄分子量分布聚四氢呋喃的合成

以发烟硫酸-高氯酸为催化剂,通过四氢呋喃的阳离子开环聚合合成了窄分子量分布的聚四氢呋喃(PTHF)。研究了发烟硫酸和高氯酸用量、反应时间、反应温度等对PTHF分子量(Mn)及其分布(Mw/Mn)的影响。结果表明,减少发烟硫酸或增加高氯酸用量可使Mn上升;反应时间超过3 h后,反应时间对Mn及Mw/Mn的影响不大;于2℃反应Mn有最大值(11 760);反应时间5 h,在N2中聚合的Mw/Mn较小;低转化率(Mw/Mn小于1.2)时,通N2对Mn(4 000~5 500)及Mw/Mn(1.12~1.19)的影响不大。     

支撑液膜在线萃取流动注射光度法测定水中挥发酚

酚类污染物是一类重要的污染物,对很多水生生物有毒,并且可通过食物链进行生物富集,因此,挥发酚的检测对环境污染控制和环境保护具有重要意义。苯酚是中国环境优先监测物中6种酚类物质之一。酚类物质的测定方法主要有气相色谱法、液相色谱法、光度法等。4-氨基安替比林（4-AAP）分光光度法是目前国际上普遍采用的标准方法,但该方法操作繁琐。如将此法应用于流动注射自动分析,虽然可以省去繁琐的操作,但废水中其它离子的干扰严重,必须进行预蒸馏才能进行测定,且检测限高,不能满足低浓度分析检测的需要。     

免疫“分子机器”的金属干预

免疫“分子机器”的识别与调控是免疫系统有序工作的关键.金属元素作为机体必需的营养物质,具有独特的化学性质,可以通过不同机制广泛地影响和干预免疫“分子机器”.本文站在细胞内、外不同的免疫”分子机器”的角度,总结了金属对免疫“分子机器”的直接干预和间接影响,阐释了不同免疫“分子机器”中金属元素的重要作用,提出了目前相关研究的不足及其历史成因.最后,本文通过分析金属干预的化学特性,提出要结合近年来新兴的研究手段从全局性、特异性和可变性等方面进行研究,为免疫“分子机器”的金属靶向干预提供了新的见解.     

像素分割联合深度双分支模型辅助诊断新冠CT图像

基于医学肺部影像开发智能诊断新冠肺炎的深度学习方法能够减轻大量医护人员的工作,且能够提供可靠的准确性,然而深度学习方法的高准确性通常依赖于数据样本的质量.在自然界存在的医学图像数据的来源和处理过程并不单一,数据样本差异性较大和质量不佳会增大深度学习模型提取关键特征的难度,有效的数据预处理和合适的模型设计十分关键.基于肺部CT图像,本论文提出一种像素分割联合双分支模型ReSWNet辅助诊断新冠肺炎感染.该方法首先训练像素分割模型进行分割预处理,实现肺部CT图像无关背景的剔除,然后通过结合了卷积神经网络和自注意力模型优缺点的双分支模型进行肺炎诊断.通过在COVID-CT数据集上对该方法进行验证表明,在诊断准确率、召回率和F1分数等性能指标方面,该方法较基线模型分别提高了8.6%、16.05以及7.71%,最后采用可视化结果热力图为诊断提供了可解释性.     

溶剂浮选法分离富集葛根中大豆甙元的研究

采用溶剂浮选法分离富集葛根中的大豆甙元。考察了浮选溶剂、氮气流速、试液pH、浮选时间及电解质（KC1）等因素对浮选效率的影响,优选出最佳浮选条件;对最佳条件下的浮选效果进行了评价,并与溶剂萃取法进行了对照,前者明显优于后者。