微波化学温度模拟研究进展

在微波化学研究中,通过数学模拟分析微波作用在化学体系的温度分布及变化,有助于控制微波加热过程,了解微波与物质之间的相互作用机理.本文针对微波化学数值模拟的特点,系统介绍了各种方法及模拟过程,对数值模拟分析中的关键问题进行了讨论,综述了近年来数值模拟温度分布在微波化学中的应用,提出了目前的研究难点,并展望了发展趋势.     

关于立法监督制度完善的几点思考

论述我国法制建设进程中一个亟待解决的问题——立法监督。在论述立法监督的基本原则，分析当前立法监督中存在主要问题的基础上，提出了设立专门的立法监督机构、完善立法监督内容、明确立法监督程序等方面的设想。     

邻苯二胺与醛反应合成苯并咪唑衍生物的反应机理研究

以4-甲基苯甲醛与邻苯二胺反应合成2-(4-甲基苯基)苯并咪唑的反应为例,以HPLC方法跟踪反应进程,对关键中间体与产物的结构通过1H NMR,FT-IR及LC-MS等手段进行了表征.实验证明了在邻苯二胺和醛物质的量比为1:1时同时生成单席夫碱和双席夫碱中间体的反应机理,并提出了该类反应的影响规律.     

星际分子微波波谱研究进展

介绍了星际分子研究的概况,对微波波谱作为研究星际分子的重要方法的特点、特殊方法和技术以及取得的进展进行了综述,特别对近年来的微波波谱星际分子研究进行了分类介绍,提出了目前研究的难点并展望了发展趋势.     

高龄五指山小型猪近交系血液生化指标测定

目的 了解猪龄和性别对五指山小型猪（WZSP）近交系血液生化指标的影响.方法 WZSP近交系F17、F186月龄青年猪34头（7 ♂,27♀）,5-6高龄猪21头（8 ♂,13♀）,禁食12 h后经由前腔静脉采血,用全自动生化分析仪检测血液生化指标.结果 青年猪和高龄猪有部分血液生化指标具有性别差异（P＜0.05）,其中青年猪有3项高龄猪有7项;青年猪和高龄猪有16项血清生化指标具有差异（P＜0.05）.结论 WZSP近交系血液生化指标有着明显的年龄差异,这对选用高龄猪作为人类老年化动物模型提供了基础参考数据.     

微波对烯丙基芳醚的Claisen重排反应影响研究

5种烯丙基芳醚衍生物在无溶剂、无催化剂的条件下进行Claisen重排反应,采用了微波加热和常规加热方式,比较了同等温度下微波加热和常规加热反应速率的差异.结果表明微波加热可以显著提高烯丙基苯醚Claisen重排反应的速率.反应温度为190℃时,微波加热下反应速率可提高5～10倍.微波加热是一种无催化剂、高产率的Claisen重排反应的方法.     

辐射沙脊群地貌因子自动提取模型

使用常规遥感图像处理方法提取江苏沿海辐射沙脊群地貌因子,需要大量的人工解译工作,费时费力效率较低。研究使用Model Builder建模工具构建沙脊群地貌因子的自动提取模型,实现了地貌信息的一站式实时提取,避免多次重复工作,能够快速有效地得到较为准确的地貌因子。依据辐射沙脊群水边线、沙脊中心线自动化提取算法,在模型中集成了遥感图像处理和GIS的数据转换与空间分析功能。使用三期Landsat TM影像进行了提取试验;并将结果与原影像、传统目视解译方法获得的地貌特征数据进行了比较验证。结果表明,该方法有较高的实用意义,在水边线、沙脊中心线信息提取速度快、精度较高。     

一种智能电网敏感图像可检索的属性基加密方案

针对智能电网环境中敏感图像数据面临的被窃取、被滥用等安全威胁,及现有密文图像检索方案难以兼具高检索速度与高检索精度的问题,提出了一种面向智能电网环境的基于多特征融合的敏感图像可检索属性基加密方案。利用神经网络模型提取深度图像特征,并分别提取包括词袋特征、颜色空间特征及方向梯度直方图特征在内的3种传统图像特征,采用主成分分析法将这4种特征进行融合与降维,以增强特征向量的表示信息;基于ρ稳定局部敏感哈希函数和改进后的安全近邻算法对敏感图像集和查询图像分别构建安全索引和搜索陷门,通过对安全索引与搜索陷门进行相似度计算得到密文图像检索结果;将密文策略属性基加密机制与可搜索加密进行结合,只有符合访问策略的用户才能得到明文图像检索结果。理论分析和实验分析表明,在真实的电力数据集中,所提方案的密钥生成时间、索引生成时间及检索时间均为毫秒级,检索精度为88.6%。3种对比方案的实验结果表明,所提方案在检索效率与检索精度中的平衡性最好,深度特征的融合能够将3种对比方案的检索精度提高5.7%～11.4%。安全性分析表明,所提方案可抵抗已知密文攻击、已知背景攻击和抗串谋攻击。     

微波辅助有机合成中“非热效应”的研究方法

微波作为一种新颖的加热方式,极大地提高了有机合成的效率.对于微波促进有机合成反应机理,人们提出了它具有"非热效应".本文从微波对分子的影响、微波光量子对化学键的影响以及微波对化学反应的影响3个方面,对"非热效应"存在的理论依据进行了阐述;从理论、实验以及两者相结合的角度,对"非热效应"的研究方法与技术进行了综述.     

基于改进Mask R-CNN的多标签甲状腺结节检测模型

基于符合中国国情的C-TIRADS甲状腺结节恶性风险分层指南来构建计算机辅助诊断模型具有重要的应用价值，能够提升甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊断的规范化、标准化、同质化，提高医生诊断效率和降低劳动强度。本文提出基于深度学习的多标签目标检测模型用以检测识别甲状腺结节、预测甲状腺结节恶性等级以及结节的病理特征，经过在数据集上进行实验对比选取Mask R-CNN作为基准模型，并在基准模型基础上进行优化改进，主要改进包括使用ResNet152-FPN替换原有特征提取网络来提升模型特征能力，设计全新的卷积多标签检测头结构来对结节病理特征进行多标签预测，基于医学先验知识对模型锚框尺寸及比例进行自定义来提升模型的定位精度，最后为模型设计迁移学习训练方案来进一步提升模型性能。实验结果表明，改进模型对甲状腺结节的识别准确率达到了94.4%,对甲状腺结节病理特征的平均识别准确率达到了88.6%。