药饵投喂下诺氟沙星在凡纳滨对虾主要组织中的分布及消除规律研究

将诺氟沙星原药(98%)按质量比为1:1 000制成颗粒饵料投喂凡纳滨对虾,研究在养殖模式下诺氟沙星在凡纳滨对虾各组织中的分布及消除规律。采用高效液相色谱法结合药代动力学分析软件3P97分析诺氟沙星在凡纳滨对虾体内的药物回收率、动力学参数、药时曲线等参数。结果表明,诺氟沙星血药浓度时间曲线符合吸收二室模型,动力学方程分别为:C血淋巴=9.236 e-0.662 t+56.938 e-0.01 t-66.174 e-0.985 t,C肌肉=21.491 e-0.576 t+0.328 e-0.047 t-21.819 e-0.726 t,C肝胰腺=30 115.96 e-0.355 t+39.314 e-0.01 t-30 155.274 e-0.378 t。血淋巴、肌肉、肝胰腺中诺氟沙星达峰时间Tmax分别为1 h、4 h和4 h,峰浓度值Cmax分别为13.527 5 mg/L、1.904 4 mg/L和698.916 7 mg/L,表观分布容积V1/F分别为0.017 L/kg、0.210 L/kg和0.001 L/kg,吸收半衰期T1/2Ka分别为0.704 h、0.954 h和1.832 h,分布半衰期T1/2α分别为1.047 h、1.204 h和1.951 h,消除半衰期T1/2β分别为69.315 h、14.812 h和69.315 h,中央室向周边室转运的一级速率常数K12分别为4.347 h-1、0.098 h-1和0.098 h-1,周边室向中央室转运的一级速率常数K21分别为0.629 h-1、0.081 h-1和0.017 h-1,药时曲线下面积AUC分别为6.764 mg·h-1·L-1、9.538 mg·h-1·L-1和7013.467 mg·h-1·L-1。血淋巴、肌肉、肝胰腺组织中诺氟沙星浓度水平的结果表明,诺氟沙星在凡纳滨对虾3种组织中浓度最高的为肝胰腺;肌肉和血淋巴中诺氟沙星代谢较快,在投喂8 h后药物残留接近于零,但肝胰腺组织易蓄积诺氟沙星,其残留时间至16 d才未被检测到。实验实施期间为9月份,平均水温为28℃,因此,使用质量比为1:1 000制成颗粒饵料投喂凡纳滨对虾至少应经过448℃.d后才能消除。     

Localizing and Characterizing Colloidal Particles Scattering Using Lens-free Holographic Microscopy

Lens-free holographic microscopy could achieve both improved resolution and field of view(FOV), which has huge potential applications in biomedicine, fluid mechanics and soft matter physics. Unfortunately, due to the limited sensor pixel size, target objects could not be located to a satisfactory level. Recent studies have shown that electromagnetic scattering can be fitted to digital holograms to obtain the 3 D positions of isolated colloidal spheres with nanometer precision and millisecond temporal resolution. Here, we describe a lens-free holographic imaging technique that fits multi-sphere superposition scattering to digital holograms to obtain in situ particle position and model parameters: size and refractive index of colloidal spheres. We show that the proposed method can be utilized to analyze the location and character of colloidal particles under large FOV with high density.     

人全血中锶元素的分布及血浆中锶元素的形态分析

建立了基于液相色谱-电感耦合等离子体质谱(LC-ICP-MS)联用定量分析血浆中锶元素形态的方法,方法检出限为0.3 ng/mL,无机锶加标回收率为88%~97%,利用LC-ICP-MS分析,无机锶质量浓度在1.0~50.0μg/L之间时,线性回归系数r大于0.999。通过湿法消解,对73份人血和血浆用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定得出全血锶平均含量为38.1 ng/mL,血浆平均锶含量为35.8 ng/mL,说明全血中绝大部分锶存在于血浆中。通过LC-ICP-MS对血浆锶进行形态分析得出无机锶平均含量为10.2%,随色谱流出的有机锶平均含量为18.7%,而未随色谱流出的有机锶平均含量为71.1%,因此可推断摄入人体的锶主要以有机锶的形式发挥其生理作用。     

原位反应法制备丙烯酸钐/丁腈橡胶复合材料及其荧光性能研究

通过两种不同的原位反应制备了丙烯酸钐/丁腈橡胶[Sm(AA)₃/NBR]复合材料.SEM和TEM结果表明,原位反应使稀土配合物的粒径减小,且均匀地分散在基体聚合物中.荧光分析表明,以260nm作为激发波长时,两种复合材料在379nm(⁴D_1/2,⁶P_7/2→⁶H_5/2)和418nm(⁴L_15/2,⁴G_1/2→⁶H_5/2)处出现了与自由离子基本相同的发射峰(374和390nm),属于受配体微扰的中心离子发光.原位反应制备的复合材料在不同激发波长下的荧光强度均比非原位反应体系的荧光强度高.随着稀土含量的增加,其荧光强度增加,至稀土质量分数为30%时出现荧光猝灭.     

基于加权最小二乘法的干涉图校准方法

针对现有干涉图校准方法的不足，提出了一种基于加权最小二乘法的干涉图校准方法。根据干涉图中标准件边缘与干涉条纹边缘之间的差异，用合适大小的掩模对标准件的边缘进行初步判定和提取，再利用加权最小二乘法对提取出的边缘进行精确定位。通过计算标准件中已知尺寸部分在干涉图中所占据的像素数目，求出每个像素代表的实际距离，完成校准。实验表明，该方法的计算耗时较霍夫变换法减少一半，定位精度小于1个像素，且适用于不同对比度的干涉图，具有很强的实用性。     

粘胶纤维厂酸站设计中的节能环保措施

近年来,国家一直提倡建设节约型社会,以尽可能少的资源消耗获得最大的经济效益和社会效益。而粘胶纤维的生产是一个水、电、蒸汽等能耗比较大的生产过程,做好节能环保工作关系到生产的成本和环境的保护,是企业发展和社会协调发展的关键问题之一。结合某粘胶纤维厂生产实际,对粘胶纤维厂三大主车间之一(酸站)的节能环保方法进行了较为详细的探讨,并提出了具体的措施。     

石墨烯及其复合材料吸油性能研究进展

石油化工产品在国民经济生活中占有重要地位,但在石油开采和运输过程中漏油事件频发,对海洋生态环境造成重大污染.物理吸附除油方式以其成本低、污染小、可回收利用、操作简单等优点得到广泛应用.传统吸附材料往往具有双亲性,选择吸附性较差,需要进行表面疏水处理.石墨烯凭借其超大比表面积和亲油疏水的特性引起广泛关注.重点综述了石墨烯...     

典型植物对山地城市雨水径流净化效果及其生长适应性

为探究在山地海绵城市建设中,植物对雨水径流的改善效果,根据重庆市雨水径流特征,配制模拟雨水径流,对10种本地植物进行为期2个多月培养实验,对植物的生长情况、模拟雨水中重点污染物的去除效果等定期检测。结果表明:植物有利于模拟雨水中氮、磷、COD_(Cr)的去除;培养45 d后,再力花培养组对氨氮去除率98. 3%;黄菖蒲培养组对总氮(TN)去除率96. 5%;水竹、德国鸢尾培养组对总磷(TP)的去除率达到90. 0%;大漂、美人蕉培养组对COD_(Cr)的去除率分别为79. 0%、76. 9%。总的来说,植物对模拟雨水中氮、磷、有机物的去除贡献率分别达到16. 9%～29. 9%、10. 0%～30. 0%、5. 5%～23. 9%。德国鸢尾、水竹、美人蕉、金鱼藻生长适应性及污染物去除效果良好,推荐为人工浮岛、生物滞留带等海绵设施优先植物。     

基于K近邻算法的钢筋混凝土柱地震破坏模式判别方法

钢筋混凝土（RC）柱在地震力的作用下会发生不同的破坏模式,不同的破坏模式会有不同的损伤特点。所以,有必要针对不同地震破坏模式提出有效的判别方法。首先基于SMOTE算法使数据样本达到均衡,其次根据ENN算法,筛选了判别弯曲破坏和非弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏的最佳参数;再次通过TomekLinks算法合理剔除噪音样本重构均衡数据,最后基于kNN算法建立了两阶段kNN模型,达到了准确判别RC柱地震破坏模式的目的,并通过与传统kNN模型、传统经验方法进行对比分析,验证了模型的优异性。研究结果表明：该方法通过选取筛选最佳参数,在提高判别准确率的同时简化了传统机器学习判别模型;本模型提出的两阶段kNN模型对三种破坏模式的判别准确率均可达90%以上,比传统kNN模型高10%左右,比传统经验判别方法高20%左右。     

基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究

文章提出一种基于YOLOv4的端到端多任务网络模型用于自动泊车系统中的感知任务,以环视图像(around view monitor, AVM)作为网络输入,基于卷积网络提取图像特征信息,通过YOLO和DMPR-PS(directional marking-point regression-parking slot)检测头实现停车位与障碍物并行检测。在PS 2.0公开数据集上进行验证的结果表明,所提出的多任务检测方法能够同时检测停车位和障碍物,障碍物识别平均精度均值达到89.72%,车位识别查准率达到93.53%,网络检测速率为34.0帧/s,在满足自动泊车感知任务需求的同时提升了系统的检测效率。该文研究成果对自动泊车感知技术的发展具有一定的意义。