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以羧甲基纤维素(CMC)、明胶和MOF(Cu)@biochar为原料,采用简单有效的冷冻干燥方法制备了(CMC/Gelatin/MOF(Cu)@biochar)杂化气凝胶,并用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、热重分析(TG)、X射线粉末衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)技术对其进行了表征;研究了MOF(Cu)@biochar含量、pH和不同的盐水溶液对杂化气凝胶溶胀行为的影响;以该气凝胶负载氯化铵,制备了一种新型缓释肥料(SRF),并研究了含2%(wt)SRF的沙性土壤的保水能力;SRF在土壤中第30天的累积释放率为79.4%;肥料在土壤中释放符合非Fickian扩散和阳离子交换的协同作用机理。 相似文献
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UJ24型电位差计使用时出现的故障,可以利用数字万用表排查故障,提出排查方案,进行维修与调节,使它尽快恢复到最佳工作状态,这样既节省厂家的维修时间又节省学校的维修费用。 相似文献
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针对智能化柔性制造过程存在的再制造过程,对中小型设备生产车间及其仓储转运的模型构建、分析方法、以及参量相关性提出了新的解决思路.为了最大限度的减少建设周期、合理化投资成本、以及优化生产流程,建立了考虑非结构性的多级生产流程的数学模型,以完成度、完工时间和调度频次为目标函数分析生产要素间的相关性.实验结果表明,融合再加工过程的智能化柔性制造单元中,生产要素为非线性相关,个别要素具备对称性,为实际工况中的生产改进及优化提供了一定理论基础. 相似文献
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近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献