Ni颗粒增强无铅复合钎料中IMC形态之演变

通过改变钎焊工艺曲线来控制热输入量。研究了Ni颗粒周围金属间化合物(IMC)以及钎料/基板界面处IMC的形态演变。结果表明,随着热输入量由低变高,Ni颗粒周围IMC形态从向日葵状向多边形状发展,最终成为遍布整个钎料层的细碎的IMC形态;而钎料/基板界面层,因Ni颗粒的加入,出现大量的三维孔洞状IMC。从而形成了Cu元素扩散的通道,使得界面层厚度增加且呈线性增长趋势。     

青钱柳中多糖的测定

建立了一种测定青钱柳中多糖的方法. 青钱柳样经80%乙醇回流除去单糖、双糖、低聚糖、多酚、氨基酸等杂质后用水提取, 得青钱柳多糖, 其含量采用蒽酮-硫酸法比色测定, 用精制青钱柳多糖测得青钱柳多糖对葡萄糖的换算因子. 采用该方法测定简便可行, 供试液在8 h内显色稳定, 重现性较好, 平均回收率为100.8%, RSD为1.9% (n=3). 所测江西修水青钱柳中多糖含量为4.39%.     

碳氢化合物、醛、酮和硫醇的定量结构-色谱保留指数相关性研究

采用平衡电负性和相对化学键长对传统距离矩阵进行修正,构建新拓扑指数Nt。结合路径数,建立碳氢化合物、醛、酮和硫醇等化合物在24种极性和非极性色谱柱上的定量结构-色谱保留指数关系(QSRR)模型,23种模型的相关系数大于0.99。模型经留n法交叉检验,显示出良好稳健性和预测能力。模型物理意义明确,表明色谱保留指数可用分子的大小、平衡电负性、支化度和形状等内在结构信息进行有效表征。模型经Needham公式分析,结果显示新指数Nt对保留指数影响最大。借助Hyperchem软件进行对比研究,结果表明拓扑化学法优于量子化学AM1法。     

机器学习在信道建模中的应用综述

信道建模是设计无线通信系统的基础,传统的信道建模方法无法自动学习特定类型信道的规律,特别是在针对特殊应用场景,如物联网、毫米波通信、车联网等,存在一定的局限性.此外,机器学习具有有效处理大数据、创建模型的能力,基于此,探讨了机器学习如何与信道建模进行有机融合,分别从信道多径分簇、参数估计、模型的构造及信道的场景识别展开...     

基于Marangoni效应的光学元件化学抛光工艺研究

介绍了Marangoni界面效应及化学抛光反应机理,进行了数控抛光刻蚀实验研究,包括刻蚀稳定性实验、刻蚀量与刻蚀头速率的关系以及初步的面形修复加工.通过对实验结果进行分析,得到稳定可控刻蚀抛光的上限刻蚀速率和刻蚀效率与刻蚀头走速的函数关系.     

二芳酮-可聚合胺紫外光引发1,6-己二醇二丙烯酸酯聚合的动力学研究

用Photo-DSC(光差热扫描)研究了一种可聚合胺助引发剂乙二醇-3-吗啡啉丙酸酯甲基丙烯酸酯(EGMPM)分别与二苯甲酮(BP)、4-(4-甲苯硫基苯基)苯基甲酮(BMS)、4-氯二苯甲酮(CBP)、4-氯甲基二苯甲酮(CMBP)、4-羟甲基二苯甲酮(HMBP)等二芳酮组成的光引发体系引发以1,6-己二醇二丙烯酸酯(HDDA)为单体的紫外光聚合动力学.考察二芳酮质量分数、聚合温度、光照强度对其光聚合动力学影响,并评价其引发效果;同时计算出了EGMPM/BP引发HDDA聚合体系的活化能.结果表明,二芳酮的质量分数增加时,反应达到最大反应速率的时间减少,单体的转化率也相应增加,单体聚合速率相应增大;相同质量分数(0.1%)的不同二芳酮,BMS体系达到最大反应速率的时间最短,单体转化率也最高;随着温度和光强的增加,单体最终转化率、最大反应速率增大,达到最大反应速率所需的时间减少.     

Identification of Pharmacophoric Fragments of DYRK1A Inhibitors Using Machine Learning Classification Models

Dual-specific tyrosine phosphorylation regulated kinase 1 (DYRK1A) has been regarded as a potential therapeutic target of neurodegenerative diseases, and considerable progress has been made in the discovery of DYRK1A inhibitors. Identification of pharmacophoric fragments provides valuable information for structure- and fragment-based design of potent and selective DYRK1A inhibitors. In this study, seven machine learning methods along with five molecular fingerprints were employed to develop qualitative classification models of DYRK1A inhibitors, which were evaluated by cross-validation, test set, and external validation set with four performance indicators of predictive classification accuracy (CA), the area under receiver operating characteristic (AUC), Matthews correlation coefficient (MCC), and balanced accuracy (BA). The PubChem fingerprint-support vector machine model (CA = 0.909, AUC = 0.933, MCC = 0.717, BA = 0.855) and PubChem fingerprint along with the artificial neural model (CA = 0.862, AUC = 0.911, MCC = 0.705, BA = 0.870) were considered as the optimal modes for training set and test set, respectively. A hybrid data balancing method SMOTETL, a combination of synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) and Tomek link (TL) algorithms, was applied to explore the impact of balanced learning on the performance of models. Based on the frequency analysis and information gain, pharmacophoric fragments related to DYRK1A inhibition were also identified. All the results will provide theoretical supports and clues for the screening and design of novel DYRK1A inhibitors.     

一维Mn2+掺杂CdS纳米晶体的水热合成及其发光性能

用水热方法合成了一维Mn2 掺杂CdS纳米晶体.产品分别用SEM,EDS,XRD,TEM,HRTEM和PL等技术进行了表征.结果表明,掺杂Mn2 完全替代了CdS晶格中Cd2 的位置,产品具有较好的结晶性.荧光光谱中,CdS纳米晶体表面缺陷态的发射峰被完全抑制,只能观察到单一的Mn2 的发射峰.     

有机酸在电感耦合等离子体质谱中基体效应的研究

研究了乙二酸、乳酸、酒石酸和柠檬酸等有机试剂对不同质量和不同电离电位元素电感耦合等离子体质谱信号的影响。结果表明,随着雾化气流速的调节,低浓度有机酸介质对所分析元素具有增强效应,尤其是对电离电位在9～11 eV的Be,Zn,As,Se,Sb和Hg等高电离电位元素的影响。酒石酸的增强效应显著大于乙二酸、乳酸、柠檬酸。探讨了有机酸的增强机理。利用酒石酸对Be,Zn,As,Se,Sb和Hg等的增强特性,测定了水标准物质SRM 1640中的Be,Zn,As,Se,Sb和SRM 1641d中Hg,其测定结果与标准样品提供的标准值基本一致。