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选用了中国宁夏中宁早康枸杞园林场生产的枸杞、山东省沾化金丝枣、山西柳林县红枣,用火焰原子吸收分光光度法[1]和石墨炉法对这三种样品中的金属元素Fe、Cu、Zn、Mn、Ca、Pb的含量进行了测定。测定方法简单,精密度和灵敏度高,回收率为105.1%~93.1%,结果可靠。 相似文献
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Dependence of Thermal Annealing on Transparent Conducting Properties of HoF_3-Doped ZnO Thin Films 下载免费PDF全文
A kind of n-type HoF_3-doped zinc oxide-based transparent conductive film has been developed by electron beam evaporation and studied under thermal annealing in air and vacuum at temperatures 100–500℃.Effective substitutional dopings of F to O and Ho to Zn are realized for the films with smooth surface morphology and average grain size of about 50 nm.The hall mobility,electron concentration,resistivity and work function for the asdeposited films are 47.89 cm~2/Vs,1.39×10~(20)cm~(-3),9.37×10~(-4)Ω·cm and 5.069 eV,respectively.In addition,the average transmittance in the visible region(400–700 nm)approximates to 87%.The HoF_3:ZnO films annealed in air and vacuum can retain good optoelectronic properties under 300℃,thereinto,more stable electrical properties can be found in the air-annealed films than in the vacuum-annealed films,which is assumed to be a result of improved nano-crystalline lattice quality.The optimized films for most parameters can be obtained at 200℃ for the air-annealing case and at room temperature for the vacuum annealing case.The advisable optoelectronic properties imply that HoF_3:ZnO can facilitate carrier injection and has promising applications in energy and light sources as transparent electrodes. 相似文献
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针对法院“执行难”现状,将模糊聚类分析方法应用于司法执行领域,聚类的数据类型拓展为犹豫模糊语言信息,构建了一套完整的被执行人隐匿财产行为评估体系。通过估测被执行人隐匿财产的量化概率,为执行法官确定查控重点提供了决策支持。对当前的犹豫模糊语言距离测度存在的局限性进行了分析,给出了犹豫模糊语言犹豫度的定义和新的犹豫模糊语言距离计算方法。采用离差最大化思想确定最优属性权重,提出了一种基于离差最大化的犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法。犹豫模糊语言决策信息环境下的被执行人聚类分析算例验证了评估体系和聚类算法的有效性。 相似文献
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纳米探针在肿瘤的高灵敏成像和高效治疗可视化方面具有重要的应用前景.通过细胞原位成像技术揭示纳米探针与细胞间的相互作用将为其临床应用奠定生物学基础.同步辐射X射线成像技术是研究纳米探针细胞原位摄取、胞内代谢及构效关系的重要方法.本文系统总结了基于同步辐射光源X射线成像技术在纳米探针细胞原位成像方面的研究进展,包括纳米探针的细胞原位成像、亚细胞结构原位成像、细胞原位价态分析、细胞原位定量成像以及细胞原位三维成像.此外,本文还对可用于纳米探针细胞成像的X射线成像技术的发展趋势进行了探讨. 相似文献
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传统的土地利用分类方法大多基于对资料或影像的人工解译,存在一定的局限性。近年来,结合空间大数据和自然语言处理技术进行低成本快速的土地资源管理已成为研究热点。以美国纽约市曼哈顿区为例,提出了融合遥感影像和社会感知数据的城市土地利用分类方法。从遥感影像中提取光谱特征、从推特数据中提取用户活动时空和主题特征,基于随机森林法和深度神经网络法,构建了细粒度的城市土地利用分类模型。通过对比不同特征组合分类方法的精度,得到结合光谱特征和用户活动时空、主题特征的深度神经网络方法的结果最优,总体精度达82.65%,Kappa系数为70.1%。结果表明,社会感知数据中隐含的用户活动时空模式和活动主题信息均有助于提高城市土地利用分类的精度,而神经网络法可有效融合多源数据,为快速、低成本获取城市土地利用信息提供了新的途径。 相似文献