我们是怎样在基础有机化学实验中进行催化氢化实验的

自1898年萨巴悌埃(Sabatier)、森德伦斯(Senderens)等人发现不饱和烃可以催化加氢以来,催化氢化已成为有机合成中重要的单元操作,这不仅在于它能对于一些含有碳-碳重键、羰基、硝基、氰基等化合物的加成或还原上,而且,催化氢化反应条件温和(可以在低温低压甚至常温常压下进行),几乎可以定量进行,并且不需要什么特殊溶剂。因此,催化氢化成为还原方法中的骄骄者。     

智能穿戴式复健数据追踪与辅助诊疗平台

为了解决物理治疗师和复健者难以保持高效长期联系的问题,本项目拟搭建智能穿戴式复健数据追踪与辅助诊疗平台.首先通过理论研究,将整个项目分为硬件模块、平台模块、算法模块和软件模块.硬件模块由可穿戴传感支具和体感交互设备组成,能够通过传感器将训练数据采集后发送到云端存储;平台模块为复健者与治疗师搭建沟通桥梁;算法模块和软件模...     

恢复时间敏感的光网络混合通路保护算法

针对波分复用(wavelength division multiplexing,WDM)光网络中双链路失效的抗毁需求,研究并提出一种恢复时间敏感的混合通路保护算法.该算法通过引入业务连接的恢复时间约束,利用专用保护业务切换时间快而共享保护资源利用率高的特点,采用专用通路保护(dedicated path protection,DPP)与共享通路保护(shared path protection,SPP)相结合的方式,解决业务切换时间与网络资源利用率之间的矛盾,根据服务等级协定(service level agreement,SLA),在网络资源较少的情况下,优先保证高等级业务的保护资源分配,从而为不同等级业务提供灵活的区分业务恢复度的资源配置方案.仿真结果表明,与传统的DPP和SPP相比,恢复时间敏感的混合通路保护算法在满足业务恢复时间门限的前提下,能够在平均恢复时间、网络资源利用率以及业务连接恢复度性能上获得较好地折中.     

一种基于弱拟牛顿方程的单调梯度法的收敛性

基于弱拟牛顿方程,Leong W J等人提出了一种单调梯度法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算量和存储量明显减少,并且此算法对凸函数具有收敛性。在此算法的基础上,进一步研究了算法对于一般函数的收敛性,并证明了在一定的假设条件下算法仍具有全局收敛性、R-线性收敛性和超线性收敛性。     

王阳明"心外无物"思想探微

以理、物、事三个核心概念的新阐释为基点论述了王阳明的心学体系,提出王学的体系是基于价值意义关系的建立,进而分析了王学的内在思维特质以及与朱熹理学的关系,认为王阳明心学体系的建立,有赖于其对“理”、“心”、“物”、“事”、“知”、“行”等语词不同于理学而赋予的新阐释。在“心即是理”这一心、理无二的前提下,确立了心所具有的统治地位。在确立我之为我的根基之后,通过“致良知”这一道德践履的方式,将现实生活的“物”与“事”联系起来,主张“知行合一”,从而完成了从个体内心向外在世界的过渡,也为具体实现修身齐家治国平天下的“外王”事业提供了一种可能。     

基于调频波段广播的高速数据广播系统

本文叙述了由广院数据广播研究所研制的一种新型调频多工数据广播系统ＦＭＨＤＳ的设计特点和体系结构,并比较了ＦＭＨＤＳ与ＩＳＯ／ＯＳＩ和ＴＣＰ／ＩＰ分层模型的差异。     

陶瓷颗粒表面涂层处理的新方法

用自制的化学气相沉积装置在Al2O3颗粒表面分别获得了TiN、Ni、Fe三种涂层,并用耐热钢对有涂层的Al2O3颗粒进行了负压铸渗实验,获得了Al2O3颗粒/耐热钢基复合材料.所得复合材料颗粒分散均匀、结合良好,表现出颗粒表面涂层处理新方法在复合材料制备中的有益作用     

含磷阻燃剂磷含量的测定

叙述了含磷阻燃剂样品在助氧化剂、助燃剂存在下,氧瓶燃烧使有机磷转化为磷的氧化物,以稀硫酸吸收,然后加入偏钒酸铵、钼酸铵形成黄色溶液,用分光光度法测定磷含量的方法.本法分解样品快速、完全,溶液显色稳定,有较高的精密度和准确度.     

应用型科研评价体系建设初探

北京联合大学自建校之初就把应用型作为学校的发展定位,多年来,学校始终坚持学以致用和研以致用的校训,以突出应用研究、推动学科发展、坚持科技创新、服务首都建设为宗旨开展科学研究,取得一定成效并在全国高校产生一定影响。新的发展时期赋予北京联合大学新的发展机遇和任务,首次提出建设高水平、有特色,首都人民满意的城市型、应用型大学的办学目标,如何突出服务地方和社会经济的应用型科学研究,创建适合应用型大学的科研评价体系,是推动应用型大学发展有别于传统研究型大学科研评价体系的最直接的推动力量。应用型科研评价体系创建是深化应用型发展框架下的重要探索,是建构城市型、应用型地方大学的重要组成部分,在北京地区甚至在全国地方普通高校都有一定的示范作用。     

基于EEMD的发动机失火故障检测

针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。