乙酰螺旋霉素作为手性选择剂对手性药物的毛细管电泳拆分

毛细管区带电泳添加的手性选择剂常见的有环糊精类、蛋白质以及大环抗生素等[1].作者以乙酰螺旋霉素为手性选择剂,对两种手性药物进行了拆分研究,并初步讨论了部分操作参数的影响.     

2003～2011年中国科普法规政策与化学普及书籍关系研究

2002年中国颁布科普法后,2003至2011年出版的化学普及书籍种数总体呈上升趋势。出版地和出版社总体上较为分散,局部集中度高。主题上基础知识类化学普及书籍最多,科学文化类次之,实用知识类较少,化学前沿类最少。涉及科普的一般法律、法规和政策对化学普及书籍的创作影响甚微。只有与国家约束性社会发展指标相关,发生涉及公民生命安全的重大社会事件,针对特定人群的具体实施政策出台,科普法规和政策才对化学普及书籍的出版起到推动作用。     

酰胺型手性固定相直接拆分克仑特罗对映体

 将酰胺型手性固定相用于正相高效液相直接拆分 β2 受体兴奋剂克仑特罗。讨论了三元流动相中正己烷、1,2 二氯乙烷和甲醇含量的变化以及柱温和流速对分离的影响 ;优化了实验条件 :流动相为V(正己烷 )∶V(二氯乙烷 )∶V(甲醇 ) =5 4∶38∶8,柱温为 17℃ ,流速为 1 0mL/min ;并对拆分的机理加以探讨。方法简单、快速。     

Syntheses and Crystal Structures of Mono-and Binuclear Copper(Ⅱ) Mixed-ligand Complexes Involving Schiff Base

1 INTRODUCTION The chemistry of copper compounds has been extensively investigated and the relationship be- tween structure and reactivity, ranging from indus- trial catalysis to biochemistry activity, is of major importance. For binuclear copper(II) complexes equa- torially bridged by pair of hydroxide[1] or alkoxide[2, 3] groups, satisfactory linear correlation is found be- tween the Cu–O–Cu bridging angle and spin coupling between the metal centers. However, for binuclear copper(I…     

OSCA-CFAR在K分布杂波背景下的性能分析

本文证明了形状因子已知条件下有序统计平均（OSCA）恒虚警检测器在K分布杂波背景下具有恒虚警性能，分析了均匀K分布杂波背景和多目标情况下该检测器的性能，并与OS和OSGO-CFAR进行了比较，仿真结果表明OSCA在两种环境下均具有最好的检测性能。     

电子镇流器中功率因数校正电路的分析及应用

IR2166/IR2167是集功率因数校正器(PFC)、镇流器和半桥驱动器为一体的新型电子镇流器驱动电路.内部的功率因数校正(PFC)电路以临界导通模式(CCM)工作,可获得高功率因数、低总谐波失真(THD)及直流电压调整.给出典型PFC控制电路的原理并进行了分析.     

基于DFRFT水下动目标LFM回波检测算法

匹配滤波器作为高斯白噪声背景下线性调频信号的最优检测器,在水下声信号处理中得到了广泛的应用。根据匹配滤波器输出峰值位置可以获得目标距离的估计,但运动目标径向速度造成的回波和样本失配将导致匹配滤波器检测性能下降。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号的聚焦特性,提出了应用离散分数阶傅里叶变换的水下运动目标线性调频回波检测算法。仿真测试表明,该算法对于混响噪声背景下径向速度未知动目标的线性调频回波具有良好的检测性能。     

双光栅外腔可调谐掺Yb3+双包层光纤激光器

采用一种新颖的双光栅装置作为外腔调谐结构 ,实现了掺Yb3+ 双包层光纤激光器的调谐输出 ,调谐范围10 37～ 110 6nm。双光栅结构的应用 ,使调谐输出的激光光谱的线宽大大变窄 ,小于 0 1nm。检偏器测量结果表明 ,整个调谐范围内的激光输出均为线偏振光。     

椭圆曲线密码系统(ECC)整体算法设计及优化研究

在安全性差不多的情况下,ECC使用的密钥要比RSA短得多.然而,虽然ECC的数学理论已比较成熟,但其算法要比RSA更难理解,算法实现也比RSA困难得多,往往需要通过专门的硬件来加速算法实现.本文设计了一种ECC整体算法,并对其中的点积、平方剩余判定等关键算法进行优化,提高了算法的效率,使其能够完全通过软件实现.     

Content-aware image resizing based on random-carving with probability

To improve the running speed of image resizing,a fast content-aware image resizing algorithm was proposed based on the threshold learning and random-carving with probability.Firstly the important map was calculated by combining the graph-based visual saliency map and gradient map.Then the image threshold value was obtained by radial basis function (RBF) neural network learning.And by the threshold,the original image was separated into the protected part and the unprotected part which was corresponding to the important part and the unimportant part of the original image individually.Finally,the two parts were allocated different resizing scales and the random-carving with probability was applied to them respectively.Experiments results show that the proposed algorithm has lower time cost comparing to the state-of-arts algorithms in MSRA image database,and has a better visual perception on image resizing.