氮原子簇离子的质谱发现

氮原子簇离子的质谱发现黄荣彬，刘朝阳，黄丰，林逢辰，郑兰荪（固体表面物理化学国家重点实验室，厦门大学化学系，３６１００５）近年来，以激光等非常规手段，成功地产生了周期表上大多数元素的原子簇。关于氮原子簇的理论研究虽然进行得相当活跃￣［１］，但是至今却...     

碳原子簇的结构与质谱的关联（Ⅱ）

根据出现在质谱中的各种大小的碳原子簇的相对丰度,分析了由激光产生的碳原子簇离子的统计分布,研究了这些统计分布与碳原子簇结构的关联。研究结果表明：相同构型的原子簇的相对丰度可以由同一条对数正态分布曲线来描述,由此能够获得碳原子簇构型的变化情况。质谱中分布曲线的数目对应于具有不同构型或不同结构稳定性的原子簇的数目。如果某些簇离子的谱峰明显地高出分布曲线,它们的结构应特别稳定,其成簇原子数就是所谓的“奇幻数”（ｍａｇｉｃｎｕｍｂｅｒ）,例如在石墨质谱中的Ｃ＿（６０）就属于这种情况。原子簇的统计分布还与它们的生成过程有关,由此可能揭示出原子簇的产生机理。     

激光作用产生的CnH^-、CnF^-、CnF3^-及其结构分析

作者在自制的仪器上, 以脉冲激光(波长532nm, 能量密度10^8W/cm^2)在10^-^4Pa的真空中溅射合适的样品, 产生了一系列CnH^-、CnF^-和CnF3^-, 记录了它们的飞行时间质谱。     

激光等离子体反应生成的AgP+n、AumP+n的结构分析

原子簇化合物的合成方法,由于条件限制,只有B、C、St等非金属元素与过渡金属袈基化合物等较为成熟．贵金属原子簇的合成则较困难．然而,应用激光等离子体反应,可使周期表内几乎所有元素都生成原子簇,为原子簇的生成与研究提供了一条新途径．该方法生成的原子簇在飞行时间质谱仪上可记录到一系列信号,某些信号呈现区域极大（或被称为‘匈数’吵］．郑兰芬等用纯化的红磷粉分别与金粉、银粉混合,在激光等离子作源飞行时间质谱仪上得到一系列谱图【2］：ig与P作用只得到单核xg与P形成的lgy：iE离子簇．谱图较简单,＊沪X最大可达叱叱…     

静脉血流动力学模型基本波的相互作用北大核心CSCD

静脉系统是心血管系统的重要组成部分.脉搏波在血液流动中有着突出的重要性.本文主要研究静脉血流动力学模型基本波的相互作用.血流动力学模型是2×2严格双曲型方程组,其基本波包括疏散波和激波,属于血液流动中的脉搏波.基本波相互作用后血管截面面积和血流速度发生相应的变化.     

激光产生的钒硫簇离子的统计分布与结构探讨

以脉冲激光在高真空中溅射钒粉和硫粉的混合物，产生了一系列钒硫原子簇正负离子。根据对其实验记录的激光等离子体质谱进行分析，发现钒硫原子簇的化学键基本上是共价型的，对应于相同钒原子数目的正负离子的相对丰度分别符合于不同形式的对数正态分布。正离子的相对丰度随硫原子数的增加呈对数衰减，由此可以确定各种大小簇合物的簇骼与几何构型；负离子的相对丰度则基本上呈正常的正态分布，说明在簇骼上结合了不同数量硫原子的负离子之结构稳定性大致相近。在实验中还观察到一类硫原子含量较高的簇离子，其中的部分硫原子可能在本身成键形成环状的硫集团后，又与原来的簇骼结合，因而在硫原子数较多时它们的相对丰度符合另一条对数正态分布曲线。     

含IIIA或VA族杂原子的碳原子簇负离子的研究

在自制的仪器上，以脉冲激光束在高真空中溅射适当的样品，产生了一系列合有1个VA族原子（N、P、As）或ⅢA族原子（B、Al）及13个以下碳原子的原子簇负离子。在实验记录的飞行时间质谱中，这些簇离子的信号强度均因其碳原子数的奇偶而发生交替变化．对实验结果的分析研究显示：这些簇离子均为直链构型．VA或ⅢA族原子位于链的一端，所有成簇原子的价键均得到满足．     

THE GENERALIZED RIEMANN PROBLEM FOR A SCALAR NONCONVEX COMBUSTION MODEL-THE PERTURBATION ON INITIAL BINDING ENERGY

In this article,we study the generalized Riemann problem for a scalar nonconvex Chapman-Jouguet combustion model in a neighborhood of the origin (t ＞ 0) on the (x,t) plane.We focus our attention to the...     

基于级联卷积神经网络的前列腺磁共振图像分类

针对深度学习训练成本高,以及基于磁共振图像的前列腺癌临床诊断需要大量医学常识且极为耗时的问题,本文提出了一种基于级联卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和磁共振图像的前列腺癌（Prostate Cancer,PCa）自动分类诊断方法,该网络以Faster-RCNN作为前网络,对前列腺区域进行提取分割,用于排除前列腺附近组织器官的干扰;以基于ResNet改进的网络结构CNN40_bottleneck作为后网络,用于对前列腺区域病变进行分类.后网络由瓶颈结构串联组成,其中使用批量标准化（Batch Normalization,BN）、全局平均池化（Global Average Pooling,GAP）进行优化.实验结果证明,本文方法对前列腺癌诊断结果较好,而且缩减了训练时间和参数量,有效降低了训练成本.     

分布式系统的层次式命名方案设计

针对大规模分布式系统中对象迁移、网络和系统动态重构的要求,本文提出了一种层次式的命名和编址方案,它将对位置透明的标识（ＯＩＤ）和表示位置的地址（ＯＡＤ）二者结合起来标识对象．