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利用锶特效树脂分离富集岩石样品中的锶及测定~(87)Sr/~(86)Sr 总被引:3,自引:0,他引:3
本研究以Sr-Spec树脂作为分离锶的特效树脂,以HNO3为淋洗液,通过改变HNO3的浓度,将地质岩石样品中的锶分离富集.实验结果表明,Sr与基质元素和Rb能很好地分离.利用Sr-Spec树脂分离国际标准物质SRM607、日本岩石标样JA-2、JB-2、JF-2和国家标准物质GBW04111后, 测得同位素比值87Sr/86Sr结果及误差(2σ)分别为1.200660±22, 0.706350±17, 0.703640±16, 0.709692±22和0.700008±23.相对于常规的阳离子树脂分离方法,此方法所用淋洗试剂量少,分离流程短,可以降低实验空白并提高工作效率.因此,Sr-Spec树脂分离法是快速分离富集不同岩性地质样品的Sr并测定87Sr/86Sr的有效方法. 相似文献
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首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序算法(TOPSIS算法)和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名算法(PageRank算法)讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。 相似文献
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为用户推荐其感兴趣的新闻内容,已成为了各大互联网新闻平台的首要技术目标。传统的新闻推荐方法主要是基于用户间的相似度或新闻内容间的相似度产生推荐列表。以上两种推荐方法虽然有效,但却忽略了新闻文本中存在的语义信息。知识图谱是一种描述实体以及实体之间链接关系的语义网络,基于知识图谱实现精准推荐是推荐系统目前的研究热点。本文基于知识图谱提出了一种用户兴趣向量的计算方法,在此基础上结合先进的卷积神经网络来构建推荐模型。所提出的基于知识图谱的新闻推荐方法,能借助知识图谱提取新闻文本中的部分语义信息,并将其应用于计算用户的兴趣向量,从而产生较好的符合用户语义的推荐结果。 相似文献
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