不对称催化氧化制备(S)-泮托拉唑

以(2S,3S)-N,N’-二苄基-酒石酸二酰胺和Ti(O-Pri)4形成的手性络合物为催化剂,枯烯过氧化氢为氧化剂,不对称催化氧化制备了(S)-泮托拉唑,转化率87%,纯化后的化学纯度>99.5%,光学纯度99.5%,硫醚含量<0.1%,砜含量<0.1%,其结构经1H NMR确证。     

托卡马克中局域磁扰动引起的高能量离子损失研究

基于单粒子导心运动代码ORBIT，采用测试粒子模拟方法，研究了托卡马克等离子体内部不同径向位置处局域磁场扰动对高能量离子的损失的影响。研究表明，在局域磁扰动主要分布在某磁面附近、其环向具有类似纹波场形式下，可造成一些靠近等离子体中心区域的高能量离子损失，但对靠近等离子边界的离子损失影响相对不大。这些损失的高能量离子均为捕获离子，离子的投掷角越大就越容易损失。此外，造成高能量离子最大损失率的局域场径向位置与这些损失离子的初始径向位置通常存在一定的偏移，而且这个偏移与这些离子的能量密切相关。当局域场出现在某些位置时，能量较低的离子会有一定的损失，能量较高的离子反而不会损失。     

中西部地区人口就近城镇化意愿的受教育程度差异研究

基于对中西部地区15个省市农业转移人口就近城镇化意愿的问卷调查数据,以社会认同度为研究视角,构建多群组结构方程模型分析中西部地区人口就近城镇化的受教育程度差异及其影响因素。研究结果表明:个人特征差异性对中西部地区不同受教育程度的农业转移人口的就近城镇化意愿影响显著;中西部地区不同受教育程度的农业转移人口的社会认同度与其就近城镇化意愿显著正相关,且社会认同度对中西部地区小学及以下学历的农业转移人口就近城镇化意愿的影响最显著,大专及以上学历的农业转移人口的就近城镇化意愿受社会认同度的影响最小。     

扩张环上的$\Sigma$-相伴素理想

作为对相伴素理想与幂零相伴素理想的推广,我们在本文中引进了$\Sigma$-相伴素理想的定义,探讨了$\Sigma$-相伴素理想的基本性质,证明了Ore扩张环$R[x;\alpha,\delta]$、斜洛朗多项式环$R[x,x^{-1};\alpha]$及斜幂级数环$R[[x;\alpha]]$的$\Sigma$-相伴素理想都分别可以用环$R$的$\Sigma$-相伴素理想来刻画,从而将相伴素理想与幂零相伴素理想的一些已有结论推广到更一般的情形.     

热累积效应对碳纳米管场发射特性的影响

为进一步提高碳纳米管阴极的场发射能力,分析了不同条件下碳纳米管的场发射测试结果,研究了热累积效应对碳纳米管场发射性能的影响。实验结果表明,通过抑制场发射测试过程中阳极的热累积,可获得更大的发射电流和发射电流密度。该研究为进一步提高碳纳米管阴极场发射能力提供了参考。     

一种改进的基于KNN颜色线性模型抠图算法*

介绍了一种减少用户标记和改进的基于KNN(K Nearest Neighbors)颜色线性模型的图像软抠取算法.通过ESCG(Efficient Spectral Clustering on Graphs)算法对输入图像进行谱聚类,用户只需选择某些类中确定的前景、背景像素,便能生成只包含少数未知像素的三分图.基于KNN颜色线性模型的抠图算法将局部平滑假设与非局部原理相结合,但在毛发及前景背景像素近似区域抠取效果并不理想,提出的改进算法将焦点特征添加到特征向量中,最小化基于图拉普拉斯矩阵的二次目标函数并确定泰知像素的透明度值.实验表明,改进算法在毛发、孔洞或者图像前景背景近似的区域都能有好的抠取效果.     

一种新型的在瑞利信道下盲检测器设计

针对采用卡尔曼滤波或线性预测方案进行信号检测时,需要已知信道模型参数或预先估计信道参数这一局限性问题,提出一种新型的瑞利信道下的盲检测器。盲检测器通过设计粒子学习算法,能够在未知的信道衰落模型参数和噪声模型参数条件下检测信号。为了提升检测器的性能,采用信号延迟判决技术。仿真结果表明,盲检测器性能优异,已接近在已知信道模型参数下检测器的性能。该盲检测器易于并行设计实现,具有很高的实用价值。     

一种镍基单晶高温合金中碳化物热稳定性研究

利用SEM、TEM研究了一种镍基单晶高温合金中碳化物在950℃时效不同时间的退化规律。固溶处理过程中形成的MC碳化物随时效时间的增加而逐渐退化为M6 C和M23 C6碳化物。同时,由于在时效处理过程中Re元素进入M6 C碳化物中,破坏了其结构稳定性,促使M6 C碳化物也可以退化为M23 C6碳化物。至时效3000 h时,没有观察到碳化物退化的逆反应。本研究可以为高温合金高温下服役的稳定性提供实验参考。     

一种社交网络群组间信息推荐的有效方法

群组间信息推荐是社交网络中人们传递和分享资讯的重要途径,然而获取精确的最优推荐方案需要指数级时间开销.为此,本文提出一种有效算法EAOORS(Efficient Algorithm for Obtaining Optimal Recommendation Solution),将该指数级时间开销问题等价归约为EST(Extended Steiner Tree,扩展Steiner树)问题,并在多项式时间复杂度内快速获取近似最优推荐方案.理论分析和仿真实验表明,本文所提的算法具有有效性和实用性.