电压并联负反馈放大器实验研究讨论

一、问题的提出武汉大学《电子线路实验》一书,是较早编出的一本正规教材,它被许多院校所采用,同时为各兄弟院校电子线路实验课走向正规化、系统化方面做出了很大贡献.通过这些年的实践和理论研究的不断深入,也逐步发现了其中存在的一些问题.个别问题,在其他一些院校所编教材中也有所忽视.因此,在充分肯定这一教材的同时指出其中的某些不足,从而提高实验技能与基础理论水平也是大家的共同愿望.本文拟从电子线路基本技术理论出发,     

主动拒止技术将成就21世纪武器革命

美国空军代表就新出现的主动拒止技术（ADT）类武器声明：主动拒止系统（ADS）为自原子弹发明以来最具革命性的武器。主动拒止系统计划用于“群体控制”和要求采用非杀伤性或次杀伤性手段的应用方面，其行动具有完全无声无息的特点。     

HELITOW

ＨＥＬＩＴＯＷＨｅｌｉＴＯＷ系统是在侦察／援救直升机反安装的ＳａａｂＨｅｌｉｏｓ观察系统基础上研制的。该系统有×３和×１２两种放大率，光学系统（英国ＰｉｌｋｉｎｇｔｏｎＯｐｔｒｏｎｉｃｓ研制）分辨率和稳定精度都比较高。伸进舱内的目镜臂不用时能紧贴舱顶...     

抚州秀谷茶场茶叶中微量元素分析

对抚州地区秀茶场产的茶叶进行了微量元素测定，提供了五种茶的微量元素谱，同时还对比了秀谷茶场产茶和英德红茶中的微量元素含量的差异。     

高分子量的枝状聚硅烷的合成与表征

根据硅氢加成反应机理设计了“顺点滴式”工艺 ,高效、低耗地合成了甲基苯乙基二氯硅烷和甲基正己基二氯硅烷 .根据Wurtz还原偶联反应原理 ,采用“预聚”和“混聚”两种工艺分别合成枝状共聚硅烷 ,发现运用“预聚”工艺可以合成分子量很高的枝状聚硅烷 .     

一种转基因猪血中重组人血清白蛋白分离纯化新方法

基因工程技术已经成为研究和生产重组人血清白蛋白(rHSA)替代人血清白蛋白(HSA)的重点技术,而白蛋白的纯化则是该技术的关键。本文主要介绍了从转基因猪血中纯化rHSA的一种新方法,即热乙醇沉淀与多级色谱分离相结合的rHSA纯化方法。热乙醇沉淀法可从猪血浆中获得rHSA粗提取液,此时rHSA的纯度可达69.5%,回收率达51.3%。进一步采用多级色谱分离法,即阴离子交换色谱和反相色谱法进一步纯化,得到rHSA的最终纯度约为100.0%,总回收率为41.1%。该方法为从转基因猪血浆中大规模纯化用于临床和生化研究的高纯度rHSA提供可能,同时也为rHSA替代HSA奠定了基础。     

选相示波伏安法

选相示波伏安法毕树平，都思丹，高鸿（南京大学化学系，２１０００８）关键词示波计时电位法，选相示波伏安法，切口示波计时电位法是利用ｄＥ／ｄｔ～Ｅ曲线上切口的高度或深度进行定量分析的方法［１］，但由于ｄＥ／ｄｔ曲线主要反映充电电流的变化，从而使该方法的检...     

电化学发光法检测鲎素

基于鲎素(TCP)能强烈抑制钌联吡啶/N,N-二丁基乙醇胺(Ru(bpy)32+/DBAE)体系的电化学发光(ECL)信号,建立了检测鲎素的方法。在最优实验条件下,Ru(bpy)32+/DBAE体系的ECL淬灭值△IECL与TCP质量浓度的对数logρ呈良好的线性关系,线性范围为3.0×10-10~1.5×10-8g/mL,检出限达50 pg/mL(S/N=3)。方法用于鲎试剂样品分析,鲎素的加标回收率为93.0%~107.6%。     

Benchmarking calculations of excitation energies and transition properties with spectroscopic accuracy of highly charged ions used for the fusion plasma and astrophysical plasma

Atomic radiative data such as excitation energies, transition wavelengths, radiative rates, and level lifetimes with high precision are the essential parameters for the abundance analysis, simulation, and diagnostics in fusion and astrophysical plasmas. In this work, we mainly focus on reviewing our two projects performed in the past decade. One is about the ions with Z■30 that are generally of astrophysical interest, and the other one is about the highly charged krypton(Z = 36)and tungsten(Z = ...     

基于近红外光谱技术和机器学习的乳腺癌原位诊断研究

近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1^st-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^nd-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1^st-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2^nd-3-25SG...