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第三届全国原子光谱及相关技术学术会议(第一轮通知)

由中国仪器仪表学会分析仪器分会原子光谱专业委员会主办,广西师范大学承办的第三届全国原子光谱及相关技术学术会议定于2014年9月13-15日在广西桂林市阳朔召开。这是我国原子光谱及相关技术领域的一次学术盛会,将为我国原子光谱及相关技术领域的科技人员和分析仪器厂商提供一个良好的交流机会。江桂斌院士任会议主席,会议将邀请院士、知名教授作大会报告,分析讨论原子光谱及相关技术领域的发展趋势和前沿动向。与会科技人员将交流展示各自在原子光谱及相关技术研究工作中的新成果、新技术、新经验。热诚欢迎全国从事原子光谱及相关技术工作的科研和技术人员与会交流。     

Analytica China 2014蓄势待发,近200家新展商企业首度加盟

2014年9月24~26日,备受瞩目的第七届慕尼黑上海分析生化展(analytica China)将在上海新国际博览中心隆重召开举行,展示面积预计将达30,000平米。本届展会共开设三大展区,其中N1馆作为生命科学、生物技术及诊断展区将全新亮相,N2馆为分析与质量控制展区,N3馆实验室装备与技术展区为今年的新增展馆。     

新高考结构不良问题的探究与启示

2020年新高考卷引入了结构不良问题,这类问题增强了试题条件的开放性,引导学生更加注重思维的灵活性及创造性,着重考查学生的数学理解能力、数学探究能力、数学逻辑思维和数学批判思维.本文分析2020年新高考试题及各地模拟题中不同类型的典型结构不良试题,并给出一些教学启示.     

高铁场景下的无人零售终端补货供应链调度优化研究

无人零售终端作为新零售的形式之一,已经被应用于多种不同的场景,但这些场景往往是静态的。如今,高铁等动态场景对于无人零售的需求日益凸显,但流动场景中无人零售终端的补货往往会受到时间和空间的双重制约,这对实现合理补货的供应链调度优化过程提出了新的挑战。本文从高铁场景的特殊性入手,通过深入分析高铁场景的特征及其需求特点,搭建了符合高铁场景要求的补货供应链调度多维度评价体系,在此基础上构建了高铁场景下无人零售终端的补货供应链调度优化数学模型,并探讨了求解算法。最后,通过算例验证了决策方法和算法的可行性、有效性与实际可操作性。     

芬太尼类物质的振动光谱特征分析研究

通过分析28种芬太尼类物质的红外和拉曼光谱,研究了芬太尼类物质的振动光谱特征,考察了红外和拉曼光谱对芬太尼类物质的区分能力。整体上看,芬太尼类物质的红外和拉曼光谱表现出不同的光谱特征,具有互补性。在红外光谱中,不同盐型芬太尼类物质在3200～2 000 cm-1区间差异显著,碱型化合物在2 972～2 952 cm-1存在强的吸收峰,盐酸盐化合物在2 600～2 320 cm-1存在中等强度的多重吸收峰,枸橼酸盐化合物在3 100～2 800 cm-1存在中等偏弱的宽吸收峰。在红外光谱中,芬太尼类物质在1 750～1 630 cm-1存在由C═O键伸缩振动引起的强吸收峰,在710～680 cm-1存在由苯环面外弯曲振动引起的强的单峰或双峰。在拉曼光谱中,28种芬太尼类物质均在1 001～1 002 cm-1处有强的拉曼峰,该峰是由苯环上C-H键的面内弯曲振动引起的。含烷基、苯基、四氢呋喃基取代化合物的拉曼光谱中,1 000 cm-1左右位置的峰为基峰,其他峰的强度均低于基峰强度的30%;含氟、呋喃、硫代等取代基化合物的拉曼光谱中,除1 000 cm-1左右位置的峰外还有其他高强度的峰。红外光谱可用于区分所有芬太尼类物质,对绝大多数化合物区分度高,对个别结构相差一个甲基的芬太尼结构类似物的区分度较弱,但通过指纹区的特征吸收峰,也可实现区分。当不存在荧光干扰时,拉曼光谱可用于区分所有的芬太尼类物质,对绝大多数化合物区分度高,对部分结构相差一个甲基或不同位置甲基取代的芬太尼结构类似物的区分度较弱,但通过指纹区的特征峰,也可实现区分。红外光谱和拉曼光谱均具有无需样品前处理、测试速度快、检测成本低、绿色环保等优点,便携式设备可用于现场快速检验。拉曼光谱仪测定某些样品时会受到荧光干扰,具有一定的局限性。与拉曼光谱相比,红外光谱无荧光干扰、谱图一致性高、商业谱库更加完备,是现场快速定性分析的首选方法。     

基于生物光子的小麦新陈度快速无损检测

小麦籽粒作为一种活的生命体,在正常储藏过程中,会不断消耗自身的营养物质来维持其生命活动。随着储藏时间的推移,小麦籽粒内部各种酶的活性减弱或丧失,自身呼吸强度逐步降低,原生质胶体结构松弛,籽粒的物理和化学状态发生改变,进而导致其后续食用和加工品质变劣。因此,对小麦新陈度的准确判定,是保证储藏小麦数量和质量的前提,对指导我国粮食储存具有重要的经济和社会意义。目前常用的小麦新陈度鉴定方法主要包括感官判定法和各种生化类方法;前者主要依赖操作者个人的主观经验,容易受到外界因素的干扰,可重复性较差,判定结果因人而异,只适合作小麦新陈度鉴定的辅助方法。后者虽然判定精度较高,但整个检测过程耗时过长,一般需要对待测样品进行复杂预处理,且检测过程中用到的多种化学试剂会对环境造成一定的污染。因此,迫切需要研究出一套快速、准确、绿色的小麦新陈度鉴定方法。利用生物光子仪器分别测试了5种不同储藏年份小麦样品的生物光子信号,并结合改进多尺度排列熵算法对2015年-2018年四种小麦样品的光子信号进行特征分析,最后借助反向传播神经网络对这4种不同储藏年份的小麦进行分类验证。实验结果表明,不同储藏年份小麦的自发光子量存在一定的差异,其中2019年小麦样品产生的光子数量明显高于其他年份的小麦样品,其余年份小麦样品光子数量的排列熵值随着储藏年限的增加而增大。对比实验结果显示,改进多尺度排列熵算法在很大程度上解决了由多尺度排列熵算法引起的信号抖动和突变问题,可以作为一种明显的特征来标识小麦的新陈度。最后借助BP神经网络进行分类测试,输出结果证明新构建的分类模型的准确度可以达到95%,能够实现对不同年份小麦新陈度的准确鉴别。     

南方籼稻米胶稠度近红外光谱分析数学模型的构建与验证

培育优质高产水稻品种是当前水稻育种的重要任务之一;胶稠度是稻米蒸煮食味品质最重要的指标之一。传统的化学法测定稻米胶稠度,前处理复杂、过程繁琐、试剂消耗多,难以满足大批量水稻品种（组合）胶稠度快速无损检测的需求。近红外光谱分析能快速、无损、无污染地分析检测。以137份南方稻区主栽或新育成的籼稻品种（组合）为供试材料,用传统化学法测定其稻米胶稠度并收集其近红外光谱,以建立南方籼稻米胶稠度近红外光谱分析模型,并对模型进行校正、检验。用偏最小二乘法(PLS)分别经20种数学预处理和6种波长段（或组合）建立各自的近红外分析模型。通过比较模型评价指标确定了平滑预处理为最佳预处理方式,波长段1 100～1 650 nm为最优建模波长段。平滑处理模型评价指标：校准相关系数(R)、检验相关系数(r)、相对百分比偏差(RPD)分别为0.970 0,0.964 2和3.780 5;波长段1 100～1 650 nm模型评价指标：R,r和RPD分别为0.969 4,0.963 8和3.758 6;经平滑处理后在1 100～1 650 nm波长段建立了稻米胶稠度最优近红外分析模型,其模型评价指标：R,r和RPD分别为0.979 0,0.974 1和4.419 4;再用30份验证集样本对所得的最优模型进行外部验证,结果表明：近红外检测值和化学值绝对误差在0.198 6～6.502 4 mm,对其进行配对T检验,p＝0.726＞0.05,表明该近红外模型的检测值与化学值无显著差异,即应用此近红外模型快速无损检测稻米胶稠度是可行的。本研究结果为优质水稻品种（组合）早世代材料的快速筛选及稻米胶稠度的批量快速分析检测提供了技术支持。     

一道课外练习题的新证

《中学生数学》(初中)2010年第7期洪振铎先生的"妙解两道课外练习题"一文中的"(二)巧解几何题",将笔者提供的一道初二年级几何题给出了一个巧解,经认真拜读,颇为受益,真诚感谢读者对笔者所供问题的垂青     

平行线性质的应用

纵观近几年各地试题中,考查平行线的性质方面的考题,除直接考查外,也出现了与相关知识结合起来考查的新题,现举例加以分析,以透视该知识点新题型的特点.