广电宽带业务发展与系统建设（下）

6减免　如果用户对费用或是对服务有争议,用户觉得自己的权益受到了损害,除了采取咨询、投诉的方式外,还可采取要求减免的方式处理,系统减免申请功能也是应此要求产生的.     

激光剥离GaN/Al2O3材料温度分布的解析分析

分析了脉冲激光作用下GaN的衬底剥离过程。利用简化的一维模型，给出一种比较直观的脉冲激光辐照下GaN／Al2O3材料温度分布的解析形式，得到了分界面温度和脉冲宽度的关系。表明，单脉冲作用下分界面的温度与加热时间的平方根成正比，并得出脉冲过后随着深度变化温度梯度的分布。在连续脉冲作用时，分界面的温度呈锯齿状不断升高。     

Y3Al5O12：Eu^3＋磷光体的溶胶—凝胶法合成及发光特性

以金属烷氧基化合物为原料．采用溶胶-凝胶法在1000℃下合成了Eu^3 掺杂的Y3Al5O12(YAG)磷光体。利用TG-DSC，XRD和发光光谱等对样品进行了表征。结果表明，YAG：Eu^3 的晶相形成温度为991℃。Eu^3 在非晶态和晶态YAG中的发射光谱有明显差异。研究了Eu^3 含量和烧结温度对Eu^3 的^5D0→^7F1和^5D0→^7F2发射峰强度的影响。随煅烧温度的升高和Eu^3 浓度的增加，Eu^3 发射峰强度增强。     

稀土在鼠肝中的物种分布

采用 ICP-MS、微量蛋白层析分离技术 ,研究了长时间、低剂量混合稀土及短时间、高剂量硝酸镧分别对大鼠及小鼠作用后 ,稀土在鼠肝中的代谢累积及其物种分布 .结果表明 ,鼠肝中各稀土含量随给药剂量的增加而增大 ,其累积速度大小顺序为 La>Ce>Nd>Pr;经柱层析分离未得到与稀土特异结合的鼠肝蛋白 ;稀土可与多种鼠肝蛋白 (包括多种重要的酶 )结合 ,在一定条件下 ,稀土与其结合蛋白可发生解离     

取代基对卟吩结构和性质的影响

运用密度泛函理论(DFT) B3LYP/6-31G(d, p)方法, 对卟吩及其被取代基—CH=CH₂、—COCH₃、—CHOHCH₃、—CHNH₂CH₃或—CHSHCH₃所修饰后的分子构型进行了优化. 同时, 对其电子吸收光谱与核磁共振氢谱也进行了量化计算. 结果表明, 这些取代基有着各自不同的空间构象, 对卟吩环的整体结构没有很大的扰动. 然而, 它们重新调整了卟吩环中原子电荷的分布, 改变了前线分子轨道(LUMO-HOMO)能隙, 结果导致卟吩的吸收光谱与¹H NMR均发生了相应的改变.     

水热合成CdS纳米晶体的形貌控制研究

研究了水热合成CdS纳米晶体形貌的化学控制，选择不同的络合试剂为模板,研究其对水热合成CdS纳米晶体形貌的影响.实验发现若以络合试剂乙二胺、甲胺为模板时，产品CdS晶体的形貌分别为（20～30） nm×（200～600） nm和（40～50） nm×（200～600） nm尺寸的纳米棒;而以络合试剂吡啶、 氨为模板时，产品CdS晶体的形貌分别为平均尺寸约30 nm和20 nm的纳米颗粒.用XRD、TEM、XPS、PL和Raman光谱等技术对所得CdS纳米棒进行了表征.同时对水热合成CdS纳米晶体形貌的模板控制机制进行了探讨，提出了一种水热合成CdS纳米棒的络合物结构诱导生长机理.     

硝酸镧对大鼠肝脏癌前病变发展的抑制作用及机制的初步探讨

研究硝酸镧对大鼠肝脏癌前病变的抑制作用及机制. 采用肝癌发生的短期动物模型, 连续用0.2, 10 mg·kg-1的La(NO3)3灌胃2个月后, 观察了不同剂量La(NO3)3对大鼠肝脏形态结构的影响, 免疫组化技术检测肝脏中细胞周期素D1和P16及PCNA的表达, 并做半定量分析. 同时取脾细胞进行淋巴细胞转化率试验. 结果表明, 0.2 mg·kg-1剂量硝酸镧组动物健康状况明显改善, 肝癌前病变程度明显减轻, cyclinD1, PCNA表达下降, P16表达上升, 淋巴细胞转化率升高. 提示低剂量硝酸镧具有一定阻抑肝癌前病变的作用.     

冻干保护剂溶液低温退火特性的研究

利用差示扫描量热仪(DSC)研究了10%叔丁醇/10%蔗糖/水溶液的冻结特性, 退火温度及退火时间, 分析了溶液的退火行为. 实验结果表明, 溶液降温时, 蔗糖的存在阻碍了叔丁醇析出, 最大冻结浓缩溶液玻璃化转变温度Tg′由－32.5 ℃降低到－42.0 ℃, 升温时在－30 ℃叔丁醇发生反玻璃化. 在反玻璃化峰附近的温度进行退火可使叔丁醇充分析出, Tg′由－42.0 ℃上升到－34.9 ℃. 所需的退火时间与退火温度有关, 退火温度越接近Tg′, 所需的退火时间越长. 在－37 ℃时, 退火20 min可完全消除反玻璃化.     

基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。