硝基苯气相加氢催化剂Cu／SiO2的改性研究

硝基苯气相加氢催化剂Ｃｕ／ＳｉＯ２的改性研究方向明＊李凤仪夏克坚秦中（南昌大学现代应用化学研究所南昌３３００４７）（江西ＯＡＩ－中德联合研究院南昌）关键词硝基苯，苯胺，加氢催化剂１９９６－０８－０２收稿，１９９６－１１－１８修回苯胺是染料、医药、农药...     

中学生数学心理素质现状与研究

通过对中学生数学心理素质的现状及影响因素的分析,有针对性地提出解决这些问题的建议与策略.指出要提高中学生的数学心理素质,需要全社会的关注和各部门的积极行动,才能切实有效地完成教育目标,促进学生身心的和谐发展.     

推动民营科技企业健康有序发展——对《规划》中民营科技企业内容安排的探讨

“凡事预则立,不预则废”。翻开我省科技发展“九五”规划,有关发展民营科技企业的内容,仅27个字。安徽省“十五”计划和2010年远景规划(以下简称“十五”科技规划)编制在即,它能否为下一个世纪我省民营科技迅速发展提供大好机遇,是广大民营科技工作者关心的问题。笔者认为,新的科技计划应当注重民营科技企业在发展高新技术、实现科技成果转化等方面的重要作用,解决它在发展中的实际问题,摆正这个“国民经济重要组成部分”的位置,恰当合理地安     

岩溶对地基基础的影响与处理的分析

针对岩溶地区地基的工程特点,讨论分析了地基基础造型中的一些常见方法和相关问题,并进行了归纳总结,提出了对座的处理方法.     

水洗型旋转式刮脸刀

日本日立制作所最近开始销售两种水洗型旋转式刮脸刀。刮脸刀主体是防水的,由于采用旋转式清洗器,故很容易处理掉毛的碎屑。将外刃取下,装在主体上,在水中打开开关,内     

悬浮培养红豆杉细胞中影响细胞生长和紫杉醇产量若干因？…

综述了悬浮培养红豆杉细胞生长状态、植物生长调节因子、糖分、氨基酸、无机盐、ｐＨ值及光照等因素对细胞悬浮培养生产紫杉醇的作用,为探索生产紫杉醇的最适条件和大规模细胞培养（生产紫杉醇）提供理论依据。     

GAP-43在锦鲤荒漠沙蜥和雉鸡视网膜内分布的免疫组化研究

GAP-43具有多种功能,主要与神经元轴突的生长、再生、神经递质的释放及膜泡的吞噬有关.本研究用免疫组织化学的方法观察了正常成年锦鲤、荒漠沙蜥和雉鸡视网膜内GAP-43分布.结果显示GAP-43主要分布在内网层,另外,在内核层、外网层、光感受器细胞层因动物不同也呈现不同的分布特点,而在节细胞层中3种动物均未发现GAP-43阳性染色.在锦鲤视网膜中GAP-43主要分布在内网层和内核层的无长突细胞;在荒漠沙蜥视网膜中GAP-43主要分布在内网层和外网层,在雉鸡视网膜中GAP-43主要分布在内网层、外网层、外核层和光感受器外节,其中在雉鸡视网膜外核层和光感受器外节中发现阳性分布是在脊椎动物此层发现GAP-43的首次报道.     

一类具有时滞的微分代数系统解的数值算法实现

本文主要针对一类具有离散时滞的微分代数系统进行研究.一方面将求解离散时滞微分系统的DDE23算法思想运用到所考虑的具有时滞的微分代数系统中,给出了求解该系统的Matlab程序代码;另一方面将该微分代数系统在一定条件下转换为具有离散时滞的微分系统,从而直接利用DDE23进行了求解,最后通过实例进行数值试验,试验结果表明这些数值算法对求解延迟微分代数系统是十分有效的.     

On-Line Partial Discharge Monitoring and Diagnostic System for Power Transformer

This paper introduces a computerized on-line partial discharge （PD） monitoring and diagnostic system for transformers. The system, which is already in use in a power station, uses wide-band active transducers and a data acquisition unit with modularized and exchangeable components. The system software is a power equipment monitoring and diagnostic system, which is based on the component object model, and was developed for monitoring multiple parameters in multiple power supply systems. The statistical characteristics of PDs in power transformers were studied using 7 experimental models for simulating PDs in transformers and 3 models for simulating interfering discharges in air. The discharge features were analyzed using a 3-D pattern chart with a three-layer back-propagation artificial neural network used to recognize the patterns. The results show that PDs in air and oil can be distinguished. The model can be used for interference rejection on-line monitoring of partial discharge in transformers.