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991.
992.
胆红素络合物的表面增强拉曼光谱研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文通过对近红外激发傅里叶变换拉曼光谱(NIR-FT-Raman)与表面增强拉曼散射(Surface Enhanced Raman Scattering,SERS)技术的联用,测得胆红素及其络合物Na2BR,CaBR与CuBR在银溶胶中的SERS光谱.结果表明,这一类与胆结石密切相关的生物分子络合物具有不同的配位方式,且在银胶表面采取不同的吸附取向,并从配位化学角度初步解释了黑色结石的黑色成因. 相似文献
993.
994.
995.
采用扫描隧道显微镜(STM)在3-phenyl-1-ureidonitrile(PUN)有机单体薄膜上进行了超高密度信息存储的研究.通过在STM针尖和高定向裂解石墨(HOPG)衬底之间施加一系列的电压脉冲,在薄膜上写入了一个稳定的5×6信息点阵,信息点的大小是0.8nm.电流电压(I-V)曲线表明,施加电压脉冲前后薄膜的导电性质发生了变化.信息点的写入机制可能是强电场作用下引发的PUN分子的局域聚合,从而导致薄膜由高电阻态向低电阻态转变.
关键词:
超高密度信息存储
有机薄膜
扫描隧道显微镜(STM) 相似文献
996.
大豆叶面积指数的高光谱估算方法比较 总被引:5,自引:0,他引:5
叶面积指数(leaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。通过分析大量实测数据,选用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、主成分分析(principcal component analysis, PCA)、神经网络(neural network NN)三种方法对大豆使LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法(NDVI,RVI),主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,验证模型的确定性系数分别达0.758和0.753, 0.954, 0.899,其中主成分分析方法和神经网络方法精度较高,主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.267,明显低于两个植被指数(NDVI和RVI的RMSE分别为0.594和0.616)和神经网络(RMSE=0.413)。当叶面积指数较小时,植被指数能够较好地去除土壤、大气等条件影响,并精确估算LAI;当叶面积指数较大时,主成分分析能够弥补植被指数饱和的缺陷,得到很好的LAI估算效果。神经网络受LAI大小的影响效果居中,其对叶面积指数较小和较大时具有一致的估算效果,具有较好的应用潜力。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
LIU HaiFeng LIU HaiYan & SONG WeiDong State Key Laboratory of Explosion Science Technology Beijing Institute of Technology Beijing China School of Civil Hydraulic Engineering Ningxia University Yinchuan School of Science 《中国科学:物理学 力学 天文学(英文版)》2010,(2)
This paper takes concrete as a four-phase composite made of the intact matrix and three mutually perpendicular groups of penny-shaped micro-cracks. The intact matrix is assumed to be elastic,homogeneous and isotropic,and the micro-cracks are penny-shaped. Combined with the failure mechanism of concrete subjected to impact loading,a dynamic constitutive model for concrete is developed based on Mori-Tanaka's average stress concept and Eshelby's equivalent inclusion theory. Experimental results show that concr... 相似文献