Pd-Cu/羟磷灰石的制备及常温常湿CO催化氧化性能

通过溶胶-凝胶法(SG)和水热法(HT)合成了羟磷灰石载体(HAP-SG, HAP-HT), 以浸渍法制备负载型Pd-Cu/HAP催化剂(PC-SG, PC-HT), 并考察其常温常湿条件下CO催化氧化反应性能. 采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)、 N₂物理吸附-脱附、 X射线衍射(XRD)、 傅里叶变换红外光谱(FTIR)、 H₂程序升温还原(H₂-TPR)、 CO₂程序升温脱附(CO₂-TPD)、 X射线光电子能谱(XPS)和CO原位漫反射傅里叶变换红外光谱(in-situ DRIFTS)等手段对Pd-Cu/HAP催化剂进行了表征. 结果表明, 相比于PC-SG, PC-HT具有较大比表面积和孔容, 含有较多的Cu₂Cl(OH)₃物种且与Pd物种和载体直接产生了较强的相互作用; 而且PC-HT表面含有较强CO活化能力的Pd⁺物种和更多具有较强氧化还原性质的Cu⁺物种, 以及较少数量和较低强度的碱性位点, 因而表现出更加优异的常温常湿条件下CO催化氧化性能.     

新型分散液液微萃取-高效液相色谱法检测盐酸利多卡因注射液中2,6-二甲基苯胺杂质

以正辛醇为萃取剂,六氟异丙醇（HFIP）为分散剂、正辛醇的自组装诱导剂和密度调节剂,建立了基于HFIP-正辛醇超分子溶剂（SUPRAS）的新型分散液液微萃取（DLLME）方法;应用该萃取方法和HPLC-UV法检测了盐酸利多卡因注射液中的2,6-二甲基苯胺（2,6-DMA）杂质。HFIP-正辛醇SUPRAS为反向胶束聚集体结构,且位于体系的下层,因此有利于萃取富集极性较大的2,6-DMA,且可简化萃取操作。在最佳萃取条件（0.4%（v/v）正辛醇,5%（v/v） HFIP,涡旋3 s,静置3 min,以3000 r/min离心3 min,样品溶液pH 9）下,2,6-DMA的富集因子约为63。在1~100 μg/L范围内方法的线性关系良好（R=0.9989）,检出限为0.33 μg/L,日内、日间精密度均不高于2.5%,回收率为93.9%~100.8%。新型DLLME方法简便、快速、高效、环保,其与HPLC-UV法结合可定量检测盐酸利多卡因注射液中的2,6-DMA。     

网联车混行条件下交通流量融合方法

未来智能网联车与非网联车混行将带来更多的多源交通数据;为了提高数据的可靠性,结合传统交通数据获取方式提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的多源交通数据融合方法。首先选取不同来源的数据构建多源数据集并设置对照数据,利用Elbow Method方法和K-Means算法对多源数据集进行聚类,再以聚类中心坐标为参考构建相应径向基神经网络,最后在神经网络训练过程中引入粒子群算法,以融合结果与对照数据的差值作为粒子群算法迭代的目标函数,帮助求解神经网络中的参数。使用MATLAB实现神经网络并选取一组多源交通流量进行测试,同时再把这组交通流量数据用卡尔曼滤波算法融合,将两种方法的融合结果进行对比。结果表明：相比于传统卡尔曼滤波,使用粒子群优化的径向基神经网络对混行条件下的多源交通流量进行融合时数据误差均降低60%以上。     

基于最小二乘支持向量机的网络流量预测

为了提高网络流量预测准确性,将最小二乘支持向量机应用于网络流量预测。介绍了最小二乘支持向量机的原理与方法,并将该模型应用于实际网络流量预测计算。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于BP神经网络和ARMA模型方法,该方法具有更好的预测精度。     

浅谈家庭教育的问题及对策

家庭是人生第一课堂,家庭教育是基础教育的重要组成部分,家庭教育的成功与否,直接关系到下一代的健康成长。本文比较细致的剖析了当今家庭教育的主要问题以及产生的原因,并对如何加强家庭教育提出了相应的对策和建议。