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31.
采用湿化学法合成了Eu原子掺量5%的Lu2O3陶瓷前驱体,通过SEM、XRD研究了煅烧前后前驱体和1 100 ℃煅烧4 h后粉体的形貌、结构以及物相。结果表明煅烧后的粉体为纳米类球形、高分散且结晶性良好的颗粒。颗粒尺寸为68.5 nm。使用煅烧后的粉体为原料,在1 650 ℃真空烧结30 h制备了高透过率的Eu:Lu2O3陶瓷,晶粒尺寸为46 μm,在611 nm处的直线透过率可以达到66.3%。此外对陶瓷的吸收曲线、光致激发和发射光谱特性以及X射线激发发射光谱进行研究。可观察到,Eu:Lu2O3陶瓷存在基质和激活离子两类吸收,光致发光光谱和X射线激发发射光谱均可以看出Eu:Lu2O3陶瓷存在极强的5D0→7F2跃迁发光,位于611 nm处。对比商业的BGO单晶的X射线发射光谱,可得本实验中制备的陶瓷的光输出为85 000 ph/MeV。Eu:Lu2O3陶瓷本身有着高X射线以及高能粒子的阻止能力,结合高光输出特性,表明Eu:Lu2O3陶瓷在X射线成像等领域具有巨大的潜在应用价值。 相似文献
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为了分析实际工程中大规模桩筏基础荷载分担及沉降特性,基于桩-土-筏相互作用理论提出了在竖向荷载作用下考虑土体弹塑性的刚性筏板下群桩基础共同作用的实用分析方法.桩-土-筏相互作用包括桩-土、桩-桩、筏-土和桩-筏相互作用,土体弹塑性考虑了土体模量的双曲线型变化特性.通过对不同尺寸条件下桩筏基础现场实测案例进行分析,介绍了计算过程中相应土体参数的取值方法,并基于基础沉降及桩-土荷载分担比实测和计算值对比结果,验证了该计算方法用于分析实际工程中大规模桩筏基础的合理性.同时基于某工程桩基优化分析,其计算结果表明:考虑筏板的荷载分担能显著降低桩基用量,桩数降为原设计1/3左右时,基础沉降并不会显著增加. 相似文献
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34.
在对四川大学等10所高校18个校区的校园栽培植物进行系统调查的基础上,对其科、属的分布区类型进行了统计分析,结果表明:1成都市高校校园栽培植物物种多样性较高,共有植物244种,187属,91科;2优势科、属不明显;3分布区类型多样,地理成分也较为复杂;4区系成分中,以热带成分为主,温带成分丰富,呈现一定的过渡性;5特有、珍稀濒危及保护植物种类较多,展现了成都市高校校园文化的环境保护特色. 相似文献
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36.
为了鉴定转录因子FOXM1转录激活结构域(C-端第688位到748位氨基酸序列)的互作蛋白,以FOXM1的cDNA为模板,采用聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)方法扩增获得其转录激活结构域序列,克隆进入原核表达载体pGEX-4T2;利用大肠杆菌原核表达获得融合谷胱甘肽S-转移酶(Glutathione S-Transferase,GST)标签的重组蛋白GST-FOXM1688-748;通过GST-pulldown结合质谱方法鉴定FOXM1688-748的互作蛋白,成功构建了原核表达质粒pGEX-4T2-FOXM1688-748,获得了原核表达的重组蛋白GST-FOXM1688-748.将质谱鉴定获得的互作蛋白进行分析和归类,预示一些互作蛋白可以参与激活FOXM1的转录活性,如RPN2、MISP、MCM7蛋白,一些互作蛋白可以参与调控FOXM1蛋白的稳定性,如USP9Y、CUL4A、HSPB1、BAG2蛋白.FOXM1蛋白的转录激活结构域与许多不同功能的蛋白发生相互作用,暗示该结构域具有重要的分子生物学作用,期望为以FOXM1为靶点的临床药物研发提供实验依据. 相似文献
37.
采用纯CO2-去离子水为实验体系,在板式膜器中研究了孔隙率对膜吸收过程传质效果的影响,并考察了吸收剂搅拌与否对传质性能的影响。结果表明,吸收剂静止时,孔隙率对传质效果影响很小。当吸收剂处于搅拌状态时,传质得到强化,但由于膜壁面处溶质浓度分布情况不同使得传质效果随孔隙率的增加而增大。为改变近膜壁面处溶质浓度的分布情况,利用固体粒子将动量引入液相边界层内,使膜壁面处溶质浓度分布趋于均匀。固相粒子的加入减小了不同孔隙率膜之间的传质效果差异,同时还强化了传质,传质效果提高40%以上,且孔隙率越小强化效果越大。此外,随固含率的增加,强化效果增强,固含率的继续增大,强化效果的增强变得平缓。随着搅拌转速的增加,强化效果减弱。 相似文献
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采用金属与金属氧化物复合靶的射频溅射法,在S_1,Au,Pt和Ti基片上沉积制备Bi_4Ti_3O_(12)(BTO)铁电薄膜,对不同基片沉积的BTO薄膜,以及不同退火温度下的薄膜的相结构、成分及形貌进行了分析。结果表明,BTO薄膜的结构与退火温度和沉积基片有关,不同基片上钙钛矿结构形成的温度按T_t相似文献
39.
网络流量预测是有效保障用户QoS措施之一。当前深度学习为基础的网络算法预测中没有充分利用网络拓扑信息。为此,提出了基于高阶图卷积自编码器的网络流量预测模型。该流量预测模型基于软件定义网络(SDN)架构,利用高阶图卷积网络(GCN)获取网络拓扑中的多跳邻域之间的流量相互影响关系,采用门控递归单元(GRU)获取网络的时间相关性信息,利用自编码模型来实现无监督学习和预测。在Abilene网络上采用真实数据进行了仿真对比分析试验,结果表明,提出的方法在网络流量检测方面的MAPE值为41.56%,低于其它深度学习的方法,同时预测准确率方面也达到最优。 相似文献
40.