计算机图形学网络课程的开发与评价

对现代网络课程的定义、功能与分类进行了简要介绍.着重讨论了计算机图形学网络课程的开发与评价,并给出了一个具体的评价指标体系.最后提出了几点建议.     

调和映象对的公共不动点定理

引进集值映象与单值映象对的调和概念，建立了一类调和映象对的公共不动点定理，最后讨论了这类映象的随机不动点的存在性。     

智能高频在线式UPS的应用与维护

介绍了UPS不间断电源的分类方式，阐述了智能高频在线式UPS的电路结构和工作原理，指出了UH11—0060型UPS安全使用与日常维护检修应注意的事项，总结了UPS常见故障及处理方法。     

超临界条件下C4烷基化催化剂失活动力学的研究

在对工业混合C4为原料的烷基化反应研究的基础上，对La2O3-SO4^2--Fe2O3/Hβ-Al2O3催化剂的失活动力学进行了研究，建立了该催化剂在超临界烷基化反应条件下的失活动力学方程，并对失活因子与超临界流体的密度进行了关联。     

基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法

Ad Hoc网络中,节点通过竞争信道完成通信,如果竞争窗口值选取策略不合理,则容易造成公平性问题.在分析现存典型公平性算法的实现机制基础上,提出了信道占用率的概念,设计了一种基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法.根据节点对通信历史及当前信道占用率与理想信道占用率之间的关系,将通信情况分为4种类别,再结合当前网络负载情况,动态设置竞争窗口值.仿真结果表明,该算法在改善吞吐量的同时,显著提高了节点信道接入公平性,在各种负载条件下表现良好,优于BEB、MILD、MIMD和NAVB等算法.     

高效液相色谱-质谱法测定燕窝中唾液酸

建立了高效液相色谱-质谱法测定燕窝中唾液酸(N-乙酰神经氨酸)的方法。燕窝样品用冰乙酸(1+1)溶液水解释放出来唾液酸,以V(甲醇):V(水)=50:50为流动相,Inertsil ODS-SP(5μm,4.6 mm×250 mm)色谱柱分离,用电喷雾电离源进行电离,采用负离子模式和选择离子模式检测。方法的检出限为0.10 mg/L,样品平均加标回收率为95.2%,RSD为1.1%。     

黄油中8种类固醇激素的液相色谱/串联质谱检测

建立了黄油中雌酮、α-雌二醇、β-雌二醇、雌三醇、睾酮、表睾酮、孕酮和丙酸睾酮8种类固醇激素的凝胶渗透色谱(GPC)-液相色谱/串联质谱(LC-MS/MS)检测方法。样品用乙酸乙酯-环己烷(1∶1,V/V)提取,提取液经GPC柱净化除脂,GPC浓缩液采用C18色谱柱(100 mm×2.0 mm i.d.,3.0μm)分离,以乙腈和水为流动相进行梯度洗脱,电喷雾电离多反应监测模式进行定性和定量分析。8种类固醇激素以基质匹配外标法定量,药物在1.0~20.0μg/kg线性范围内相关系数(r)均大于0.999;方法检出限(S/N=3)为0.04~0.30μg/kg,定量限LOQs(S/N=10)为1.0μg/kg;添加水平为1.0,2.0,4.0μg/kg时,回收率范围在64.1%~110%之间;相对标准偏差(RSD)小于11%。结果表明,本方法准确、可靠,满足黄油中8种类固醇激素的检测分析要求。     

地下水采样常见问题分析及其对策研究

采集具有代表性的样品是地下水监测数据真实、准确的前提,根据监测目的、监测项目和监测井状况选取合适的器具和方法是地下水样品具有代表性的重要保证。该文梳理了地下水监测技术规范中常用采样方法,分析了地下水监测中采样工作存在的问题,并对提升地下水样品代表性的对策进行了探讨。     

用于神光Ⅲ原型装置20 kJ能源系统的研制

在神光Ⅲ原型棒状放大器能源系统中,采用LC串联谐振变换器构成的软开关式恒流充电单元设计了高精度充电机.同时,基于RLC串联谐振电路的临界阻尼特性,设计了脉冲成形单元.分析了氙灯非线性解决办法及内触发点灯方式的可靠性,得出了脉冲氙灯线形等价和触发脉宽影响点灯可靠性的结论.采取计算机远程集中控制的控制策略,使得该系统控制安全高效.设计的20套能源模块完全符合用户要求,说明该方案具有可行性.     

药物发现中常用化合物库特征描述与对比分析

随着计算技术的发展和分子模拟软件的日趋成熟, 虚拟筛选已经在药物发现过程中发挥着越来越重要的作用. 在虚拟筛选过程中, 所使用化合物库的质量对先导化合物发现的成功率起着至关重要的作用. 本文通过对已知药物库、天然产物库、中药原植物化学成分库、筛选常用商业化合物库以及研究者所在实验室建立的化合物库的分析比较, 从化合物库的分子多样性、化学空间和分子骨架等多个方面提取并对比每一种化合物库的特征, 发现了已知药物库与中药原植物化学成分库的特征相似性, 揭示了中药原植物化学成分库作为筛选库的类药性优势, 并且深化了对几种筛选用化合物库特征的认识和理解.