基于碳量子点的TiO2改性及降解污染物性能

采用溶胶-凝胶法合成掺入碳量子点(CQDs)的TiO₂纳米复合光催化剂,通过荧光光谱、紫外-可见吸收光谱、X射线衍射、扫描电镜等进行表征,并在可见光下降解亚甲基蓝(MB)染料溶液以评价其光催化性能.研究表明,CQDs具备上转换荧光特性,掺入CQDs的TiO₂样品可见光响应明显提升.水热法180℃下反应6h制备的CQDs,其溶液加入量为10mL时TiO₂/CQDs样品光催化活性最高,115min后MB的降解率达80%.TiO₂/CQDs样品主要以锐钛矿相存在,颗粒呈球形,比表面积高达200m³·g^-1.     

论信息化对法院发展的积极意义

本文简要讨论分析了信息化为法院发展带来的影响和积极意义。     

商业银行不良资产处置市场化的法律问题

2008年,美国次贷危机引发的全球性金融危机给我们敲响了警钟。我国商业银行作为国民经济运行的重要枢纽,在多年的改革与发展历程中,积累了丰富的经验,规模大、资金雄厚、经营网点多、服务面广,但近年来也暴露出一些弱点和劣势,其中问题的焦点主要在于巨额的不良资产。不良资产问题已经是中国银行业的最大问题,并已经成为中国银行业改革和发展的沉重包袱和障碍。在全球化过程中,为依法治国和市场经济的需要,我国商业银行加快改革和发展步伐,加大不良资产的处置力度,以期提高商业银行资产质量,促进稳健发展。然而,我国商业银行在处置不良资产过程中,存在的诸多问题以及这些问题所诱发的风险,应当引起极大的关注,在法治视界下厘清这些问题、风险及解决对策显得更加迫切和重要,更具有现实意义。     

基于群决策的食品安全性分析

随着人民生活水平在不断地提高,对食品安全和卫生问题越来越受到人们的关注。本文分析了影响各类食品安全的因素,对其可能的危害性做出定量的比较评估分析。本文根据我国居民的饮食习惯特点及食物的营养特点,将食品分为五类,并确定了影响各类食品安全的因素。在此基础上,利用群决策模型对影响各类食品安全的因素进行了定量的分析,确定影响因素对食品安全性的权重,并对结果进行了分析总结。     

臭氧强化混凝工艺在污水处理中的应用

本试验采用臭氧强化混凝处理工艺对某城市污水处理厂二级生化出水进行深度处理,考察了投加臭氧对混凝处理效果的影响。经试验可知在臭氧投加量为1.5mg/L,混凝剂PAC投加量为4mg/L,混凝搅拌15min的条件下,CODCr、TP、色度、UV254去除率分别为27.3%、23%、41.1%、11.2%,出水CODCr、TP、色度、UV254值分别为16mg/L、0.378mg/L、9.67度、0.12mg/L。该工艺提高了出水水质,在相同出水水质要求下大大降低了混凝剂投加量。     

提高燃气设备使用率方法研究

近年来，随着建设资源节约型与环境友好型社会的提出，国家对城市燃气领域的开放，以及管道建设的延伸，为城市燃气的发展提供了难得的机遇。但是，如何提高城市的燃气设备使用率，仍是一个亟待解决的问题。本文在查阅相关资料的基础上，结合当前实际，提出了一些意见和建议。     

行为决策中的后悔心理综述

近年来，后悔已经成为行为决策、心理健康等领域日益关注的焦点。研究证明，后悔在决策中起着非常重要的作用。本文简单概述了后悔的定义和理论以及影响后悔的相关因素，并大致总结了近年来国内后悔研究的一些发现。     

腹腔镜超声引导下微波消融治疗肝癌的预后因素分析

目的:评估分析腹腔镜超声引导下微波消融治疗肝癌的预后因素.方法:回顾性分析腹腔镜超声引导下微波消融治疗的81例原发性肝癌患者的临床资料,其中首发癌55例,含肿瘤国际抗癌联盟(UICC)分期Ⅰ期和Ⅱ期37例,Ⅲ期和Ⅳ期18例,另复发癌26例.随访时间3～72个月,分析24项可能与术后生存期有关的因素,探讨与患者预后的相关...     

基于Logistic回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法计算后验描述丁酸梭菌株对于给定辐照剂量区的应答趋势

利用马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法估计Logistic回归模型中的参数,就是要构造一个以参数的后验分布为其平稳分布的非周期不可约的马尔可夫链,然后用该平稳分布中抽出的样本点计算蒙特卡罗积分。上述理论方法可以解决实验样本数据由于存在定和约束和多重共线性、在进行经典的logistic回归建模时的困难问题。基于此方法,研究了丁酸梭菌株对于给定辐照区间剂量的应答趋势,用模型挖掘数据所隐含的内在信息并导出了Logistic回归模型参数的贝叶斯框架下的50%,90%,95%和99%的置信区间。结果表明,运用Logistic与马尔可夫链耦合模型在有关给定辐射剂量对于微生物作用效果问题的logistic回归建模中具有较大的科学性与很好的使用性,从而可以为辐照诱变处理微生物制定辐照剂量区提供理论支持和回归技术借鉴。Using the Markov Chain Monte-Carlo method to estimate the parameters in the Logistic regression model, we constructed a non-periodic irreducible Markov Chain with the posterior distribution of the parameters as stationary distribution, and then used the sample points extracted from the stationary distribution to calculate the Monte-Carlo integral. The above theoretical method can solve the difficult problem of classical logistic regression modeling because of the existence and limitation of the experimental sample data and the multicollinearity. In the classical regression setup with a continuous response, the predicted values can range over all real numbers. Therefore, a different modelling technique is needed. In this work, the results describe in detail a previously unknown lethality trend following 12C6+ heavy-ion irradiation of Clostridium tyrobutyricum. By Markov Chain Monte-Carlo can calculate the model fit for a randomly selected subset of the chain and calculate the predictive envelope of the model. The grey areas in the plot correspond to 50%, 90%, 95%, and 99% posterior regions. More importantly, although this study focused on the use of the method in heavy-ion irradiation of microbial, its results are broadly applicable.