小分子配体诱导合成N,N-二苄基二硫代氨基甲酸镉(II)配合物及晶体结构

4,4'-联吡啶与二苄基二硫代氨基甲酸镉配合物[Cd(DBTC)₂]₂ (1)反应得到加合物[Cd(DBTC)₂(4,4'-bipy)] (2) (DBTC＝N,N-二苄基二硫代氨基甲酸), 通过晶体结构分析及红外光谱等研究其结构与性质. 结果表明: 引入小分子配体会破坏[Cd(DBTC)₂]₂ (1)的二聚结构, 加入吡啶则得到单核的吡啶加合物[Cd(DBTC)₂py] (3), 而引入4,4'-联吡啶后其结构变为新型的一维链状结构的配位聚合物2, 这种结构在二硫代氨基甲酸金属配合物中少见报道. 也比较了不同配体如吡啶及4,4'-联吡啶对Cd(II)及Zn(II)配合物结构的影响.     

硝酸钐水合物热分解过程的研究

Sm(NO_3)_3·6H_2O热分解过程的研究工作虽有文献报道,但结果不尽相同。文献[2]不同于文献[1,3],认为分解过程中存在无水盐阶段;文献[3]不同于文献[1,2],认为分解过程中存在低水合物。而且文献尚缺低水合物热分解机理的报道。我们也曾做过一些工作,但脱水阶段也不详尽。为此,我们详细地研究了Sm(NO_3)_3·nH_2O(n=     

马来酸酐封端聚碳酸亚丙酯的大分子偶联反应

自从 1 969年井上祥平[1] 发现二氧化碳 (CO2 )可以同环氧化合物直接共聚合成脂肪族聚碳酸酯(APC)以来 ,这一学科领域受到科学家的广泛关注[2～ 8] .这是因为CO2 所产生的温室效应 ,成为使全球变暖的主要因素[9,10 ] .已经确定CO2 使气侯变暖占诸多因素中的 66% .目前大气中CO2 的体积浓度为 345ppmv,由于人类的各类活动每年以 1ppmv的速度递增 .因此 ,降低CO2 排放量已成为全人类共同关注的热点之一 .另一方面 ,CO2 的固定化以及消耗、利用显然是一个应积极鼓励的研究课题 .目前人们已经将CO2 同环氧乙烷 (EO)、环氧丙烷 (PO)、环…     

生物合理设计光系统Ⅱ抑制剂研究(Ⅴ)——取代苯甲酰胺基丙烯酸乙酯和新型嘧啶酮类化合物的合成及其Hill反应抑制活性

基于Dl蛋白结构模型,设计并合成了取代苯甲酰胺基丙烯酸乙酯及有关成环化合物嘧啶酮,通过X射线衍射确定了2-芳基-5-乙氧甲酰基-6-甲硫基-4-嘧啶酮的结构.生物活性测定结果表明,部分化合物显示出一定的Hill反应抑制活性.     

硝酸钬水合物热分解及配位性质的研究

文献报道了Ho(NO_3)_3·5H_2O和Ho(NO_3)_3·(?)H_2O的热分解行为,但Ho(NO_3)_3·5H_2O脱水机理不清,Ho(NO_3)_3·4H_2O按文献[1]不能制出。六水、三水合物的热分解及与DMF的配位作用未见报道。     

固相微萃取参数选择及其对有机锡分析的影响

固相微萃取是一种新型的、不断发展和完善的样品前处理方法，它与其它技术联用可对多种样品基体中挥发、半挥发性有机化合物进行测定。目前，该技术在毒性金属有机化合物中的应用很少。本文分析参数选择对固相微萃取的影响的同时，还对其在有机锡化合物分析中的应用作了综述。     

数字孪生增强的领域自适应航天器多余物检测

由于标注数据的短缺,对航天器多余物进行在线检测受到了较大的限制。文章研究了多余物的物理特性,在航天器的数字孪生系统中构建相应的多余物模型,提出了一种结合数字孪生技术增强的跨域自适应航天器多余物检测方法。该方法通过数字孪生技术获取航天器的实时数据,并借助于历史标注数据中的相似结构,以跨域自适应技术辅助实时在线推理的进行。设计了一种新型的跨域自适应模型,该模型采用共享网络结构以及门控机制,从而在复杂任务中更有效地挖掘先验知识,实现了跨域自适应技术与数字孪生技术的有机结合,以实现更高效、准确和实时的预测。此种方法可以全面地检测航天器各个部件的多余物状态。     

Silicon waveguide-based single cavity Fano resonance temperature sensor

A compact Fano resonant temperature sensor composed of a micro-ring resonator (MRR) coupled double-T-shaped waveguide is developed. The coupling gap and coefficient of the device are optimized by the finite difference time domain (FDTD) method. The maximum slope ratio (SR) of the MRR-coupled single-T-shaped waveguide is ?2.13 dB/nm. The SR of the double-T-shaped waveguide is ?49.69 dB/nm which is 23 times that of the single-T-shaped waveguide. The simulation results show that the temperature sensitivity of optical intensity decreases with increasing temperature in the range from 303.6 K to 343.8 K. The wavelength-temperature sensitivity of the double-T-shaped waveguide microring is 76.5 pm/K. After introducing the double-T-shaped waveguide structure, the device''s performance is greatly improved, and the double-T-shaped waveguide has a good application prospect as a temperature sensor.     

Reduced Graphene Oxides Modified Bi2Te3 Nanosheets for Rapid Photo-Thermoelectric Catalytic Therapy of Bacteria-Infected Wounds

Temperature variation-induced thermoelectric catalytic efficiency of thermoelectric material is simultaneously restricted by its electrical conductivity, Seebeck coefficient, and thermal conductivity. Herein, Bi₂Te₃ nanosheets are in situ grown on reduced graphene oxides (rGO) to generate an efficient photo-thermoelectric catalyst (rGO-Bi₂Te₃). This system exhibits phonon scattering effect and extra carrier transport channels induced by the formed heterointerface between rGO and Bi₂Te₃, which improves the power factor value and reduces thermal conductivity, thus enhancing the thermoelectric performance of 2.13 times than single Bi₂Te₃. The photo-thermoelectric catalysis of rGO-Bi₂Te₃ significantly improves the reactive oxygen species yields, resulting from the effective electron–hole separation caused by the unique thermoelectric field and heterointerfaces of rGO-Bi₂Te₃. Correspondingly, the electrospinning membranes containing rGO-Bi₂Te₃ nanosheets exhibit high antibacterial efficiency in vivo (99.35 ± 0.29%), accelerated tissue repair ability, and excellent biosafety. This study provides an insight into heterointerface design in photo-thermoelectric catalysis.     

一种实时多尺度目标检测识别算法

无人机目标检测与识别任务中,目标随着飞行高度的改变尺寸发生显著变化。常规目标检测模型中,获取的小目标细节信息有限,检测精度较低;而适用于小目标的实时检测模型往往容易丢失大目标的背景信息,降低大目标的检测精度。针对以上多尺度目标检测识别任务难点,提出一种基于改进特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的实时多尺度目标检测识别模型。该模型通过增加特征金字塔层级覆盖更广的目标尺度,获取更为丰富的目标信息;同时,利用跨连接增加不同尺度特征融合的多样性,降低特征传导距离,保留更加完整的尺度特征来提高模型检测识别多尺度目标的性能。通过实验发现,相比于原始网络结构和相同特征层级的四层特征金字塔结构,加入改进特征金字塔结构的多尺度目标检测模型识别性能得到了提升。