钼铁混合金属原子簇的研究——Ⅰ.(η~5-C_5H_5)_2Mo_2Fe_2(μ_4-Te)(μ_3-Te)_2(CO)_6的合成和结构表征

本文用Fe_3(μ_3-Te)_2(CO)_9同Mo_2(CO)_6(η~5-C_5H_5)_2反应合成出标题化合物。结晶学参数如下:空间群Imm2,620个I≥2σ(I)的独立衍射参加最小二乘法修正结构,最终R因子值为0.022。X射线分析表明Mo_2Fe_2形成一蝴蝶型结构,其中两钼原子占据两蝴蝶翼的交界处,Mo—Mo=2.819。两个铁则处于蝴蝶翼的顶端,Mo—Fe=2.932(2)。每个钼原子与一个环成二烯基键联,三个羰基配体以端基的形式与每个铁原子键联。一碲原子处在蝴蝶型开口的上方键联四个金属原子,Mo—Te(μ_4)=2.625(2),Fe—Te(μ_4)=2.713(2)。两个μ_3-碲原子处在μ_4-Te原子的对面,分别处在二个FeMo_2三角面上,Mo—Te(μ_3)=2.678(1),Fe—Te(μ_3)=2.513(3)。整个分子具有严格的C_2v对称性,整个簇骼结构可看成双帽三角双锥构型。     

原子捕集原子吸收光谱法测定银的研究

West等人用硅管在空气-乙炔焰中捕集银2分钟,测得银的特征浓度为9×10~(-4)ppm,比常规火焰原子吸收法的灵敏度提高40倍。孙汉文用不锈钢管在空气-乙炔焰中捕集0.005ppm银10分钟,测得银的特征浓度为4×10~(-4)ppm。根据原子捕集和释放机理,本文改进了实验装置和方法,即采用贫焰捕集,脉冲富焰释放的方法,在石英捕集管上捕集0.001ppm银溶液8分钟,测得银的特征浓度为5.5×10~(-5)ppm,比常规方法的灵敏度提高1090倍。初步测定了电镀液中银含量。     

钇对金属陶瓷力学性能和组织的影响

研究了添加钇对Ｔｉ（Ｃ，Ｎ）基金属瓷力学性能和组织的影响。结果表明，加入适量的钇能提高Ｔｉ（Ｃ，Ｎ）基金属陶瓷的抗变强度和硬度，其原因是由于钇与杂质硫起反应在化合物，净化了陶瓷相－金属相，陶瓷相－陶瓷相界面提高子界面结合强度     

簇合物反应性能的研究Cu(+2)夺取钼簇合物配基的反应及产物Cu_8Cl_2[S_2P(OEt)_2]_6的晶体结构

钼簇合物Mo_3(μ_3—S)(μ—S)_2[μ—SOP(OEt)_2][S_2P(OEt)_2]_3(O)_2和CuCl_2·2H_2O进行氧化还原反应,其产物组成为Cu_8Cl_2[S_2P(OEt)_2]_6。该晶体属三斜晶系,空间群为P(?)。晶胞参数a=11.578(5),b=12.663(3),c=14.317(4);α=55.54(2),β=57.35(3),r=72.23(3)(°);Z=1;D_(calc.)=1.926g·cm~(-3)。对3573个Ⅰ≥3σ(Ⅰ)的独立衍射的偏离因子R=0.075。研究表明,晶体是由以Cu_8Cl_2[S_2P(OEt)_2]_6为结构单元的链式分子所构成。其中,8个Cu原子组成一个立方体笼腔,每个Cu(+1)配位氛围为四配位四面体构型,Cu—Cu间距为3.018—3.437,未形成金属一金属键。这种Cu(+2)夺取Mo簇合物配基的现象,值得进一步研究。     

1－己烯羰化制庚醛过程中的气相色谱法分析

 用交联ＳＥ－５４ＳＣＯＴ玻璃毛细管柱分离了１－己烯羰化制庚醛过程的原料、产品及杂质，并采用气相色谱－质谱（ＧＣ－ＭＳ）技术和纯样对照法鉴定组分。与填充柱定量结果对比表明，毛细管气相色谱法简便、准确，具有实用价值。     

液晶的最新的进展：—金属有机铁电液晶

对金属有机液晶的分子形状、合成和性能进行了评述，为提高金属有机铁电液晶分子的偶极矩和电光响应速度进行了新的探索和分子设计。     

基于Internet的化学学习模式与化学网络资源的利用

Internet技术的迅速发展 ,给化学教育带来了前所未有的冲击 ,为化学教育改革注入了活力。化学作为一门以实验为基础的学科 ,可以很好地与Internet技术结合 ,Internet巨大的信息资源的开发与利用已经发展成为一种能适应网络时代化学教育需求的全新的学习模式。分析并提出了基于Internet的网络教育的化学学习模式 ,以及如何在化学教育中深化网络信息资源的开发和利用。     

考虑偏差值的中立型区间交叉效率研究

在不确定性环境下,当决策单元(DMU)的投入产出数据为区间数形式时,为解决决策单元之间既不是合作也不是竞争关系时的交叉评价问题,本文提出一种中立型区间交叉效率模型。从所有被评价者的角度出发解决评价权重的选取问题,以决策单元投入得分的平均偏差与产出得分的平均偏差之和最小化为目标,建立决策单元在最佳和最差两种生产状态下的中立型区间交叉效率模型。在本文提出的中立型模型视角下,DMU的投入得分平均偏差和产出得分平均偏差之和达到最小。算例结果表明该中立型区间交叉效率模型的有效性,解决了不确定性环境下的交叉评价问题,保证评价的客观公正,更加符合现实。     

基于语义通信的低比特率图像语义编码方法

近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失,传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高,而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限,难以负载大数据量业务,尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针对以上问题,本文将基于深度学习与语义通信技术,提出一种图像语义编码方法,对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输,在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建,进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率,从而减轻了传感器网络的负载,其中,为了避免对复杂无线信道的学习,该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码,以保证语义传输的可靠性。仿真结果表明,该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度。