供/吸电子基团共轭桥联的双BODIPY衍生物的合成及性能

设计合成了4种对称的以不同供/吸电子基团为共轭桥、两端连接meso位苯或噻吩取代的新型氟化硼二吡咯甲川(BODIPY)衍生物;通过1H NMR,13C NMR和MS等手段对其进行了结构表征;并采用紫外吸收光谱、荧光发射光谱及循环伏安(CV)等方法研究了其光电性能.紫外光谱数据表明,BODIPY结构具有明显的特征吸收,中间的桥联基团无论是强供电子的苯并二噻吩(BDT)还是强吸电子的苯并噻二唑(BT)均不能使整个分子产生明显的分子内电子迁移(ICT).另一方面,meso位的取代基可与BODIPY核产生微弱的ICT,且meso位噻吩取代的分子比meso位苯环取代的分子表现出更强的ICT.紫外光谱数据和电化学测试结果表明,meso位噻吩取代的分子比meso位苯环取代的分子具有更低的氧化电位和更窄的能隙.     

对使用主成分进行绩效指标值排名的讨论

对《基于数据的Goodgrant基金最优投资策略》一文使用主成分分析进行综合评价,对候选学校绩效指标值排名进行了探讨。首先,综合前人研究与本题实际,指出使用主成分分析进行综合评价存在的争议与不足;然后,分别建立TOPSIS模型和综合评价模型对候选学校的绩效指标值进行排名,并对不同方法得到的结果进行对比。结果表明,TOPSIS模型和综合评价模型得到的排名具有高度一致性,前50名重合率达98%,而与主成分分析综合评价的重合率仅有6%,说明使用TOPSIS等传统评价模型对候选学校绩效指标值进行排名更合适。     

液体调谐减振器的分析

本文利用Ｌａｍｂ变换，考虑液体的粘性，略去二维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程中的非线性预后，建立了频域内Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｒｅｓ方程的边界积分表达式，完整地处理了边界条件（包括自由面边界条件和固壁边界条件）并且给出了液体随结构振动时的附加质量与阻尼的计算表达式。     

基于代表的交叉验证分类

基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,在某些数据集上表现良好,数据的类别不平衡问题严重影响算法的分类精度.为尽量消除类别不平衡问题的影响,在k折交叉验证方法的基础上,针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法,提出了3种集成策略.策略1依靠k折交叉验证,获得对应的k个基分类器,所有的基分类器组成委员会对未分类样本分类;在策略1的基础上,策略2选择分类精度相对较高的基分类器组成委员会,对未分类的样本进行分类;策略3在前2种策略的基础上,利用主动学习的思想,对训练集进行扩充,得到新的分类器再对未分类样本分类.实验所用数据集为UCI标准数据集,且对k的取值做了对比实验.结果显示,3种策略均有不同程度的提升,且k取5时总能取得较好的提升效果.对于不同数据集,应选择相适应的改进策略.     

新高考背景下高中生涯教育模型构建——基于某省首届考生的质性研究

2014年9月,国务院提出要形成分类考试、综合评价、多元录取的考试招生模式,为学生个性发展提供了极大的自主权.通过对某省21位首届新高考考生的访谈,研究者发现该省生涯教育与学生需求严重脱节,生涯教育现状堪忧.为寻找背后症结所在,研究者运用扎根理论的研究思路,在系统收集资料的基础上,寻找反映生涯教育的核心概念,并在概念之...     

相对论电子探测谱仪的设计及标定

考虑电子的相对论效应,根据电磁学理论和相对论公式建立了电子磁谱仪的原理;按照该原理设计了电子的磁谱仪,用补偿磁路改善了磁场的均匀性;按照磁谱仪的结构对其进行了测试和标定;以LiF热释光探测器作为记录元件,可获得相对论电子的能量分布。实验上典型的测量结果与国外计算机模拟的结果较好地一致,从而证明电子磁谱仪的可靠性。     

SiN自由基X2∑+, A2Π和B2∑+ 电子态的光谱常数研究

采用内收缩多参考组态相互作用(MRCI)方法, 结合价态范围内的最大相关一致基aug-cc-pV6Z, 计算了SiN自由基X²∑⁺, A²Π 和B²∑⁺电子态的势能曲线. 采用Davidson修正来避免由于MRCI方法本身的大小一致性缺陷产生的误差. 为了提高计算精度, 进一步考虑了相对论修正和核价相关修正对势能曲线的影响. 本文的相对论修正是利用二阶Douglas-Kroll 哈密顿近似在cc-pV5Z基组水平进行的; 同时核价相关修正是在cc-pCV5Z基组水平进行的. 对这些势能曲线进行拟合, 得到各种水平下三个电子态的光谱常数(T_e, R_e, ω_e, ω_ex_e, α_e和B_e), 并详细分析了Davidson修正、相对论修正和核价相关修正对光谱常数的影响. 与其他理论结果和实验数据进行比较, 可知本文的结果更精确、更完整.     

红外警戒与红外对抗系统述评

讨论红外警戒及红外对抗系统的现状，介绍几种典型的红外警戒与红外对抗系统，对红外警戒与红外对抗系统今后的发展趋势作了展望。     

用大规模并行网络模型同时解决中文分词和语法分析

提出用大规模并行网络的自然语言处理模型(即 MPNP 模型)处理中文的方法,它将中文的分词和语法分析合为一体加以统一的解决。以便实现多层次知识的综合。这种新的形式化方法吸收了当前连结主义模型的并行的优点,即用主动的节点—带局部记忆区和过程的节点和它们之间的连结关系显式地表达知识,用节点间的信息传送实现信息的并行处理。同时又保持了在较高层次模拟智能行为的特点。由于它的特殊的控制方法,它能够将自下而上的分析和信息传送与自上而下的期望扩散模型有机地结合起来。通过从左至右的扫描,并行地生成所有可能的分析,这一并行方法为新一代计算机的自然语言处理提供了一个有用模型。本文中从实现的角度较详细地阐述了这种处理方法的基本原理、结构和控制,以及中文分析系统的建造方法。