1-(2-呲啶偶氮)-2-萘酚萃取比色测定微量汞

1-(2-吡啶偶氮)-2-萘酚(简称PAN)光度测定各种金属的报导很多。Shibata研究数种金属与PAN形成有色络合物的溶剂萃取吋,指出了萃取xx色汞的可能性,但有关比色测定汞的基本条件则未详尽阐明。本文较系统地研究了萃取比色测定微量汞的基本条件。并确定了Hg-PAN络合物的组成、试剂用量以及若干干扰离子的影响及其消除。并应用于矿石中微量汞的测定,结果良好。     

用结晶紫萃取比色测定微量钼

本文研究了用结晶紫萃取比色测定微量钼的方法。查明了硫氰酸钼(V)-结晶紫的三元络合物,在乙醇存在下,能用苯顺利的萃取,并可直接比色测定钼。确定了较适宜的萃取酸度为3—4当量硫酸,16％硫氰酸钠的用量为2.0毫升,0.05％结晶紫为2.5毫升。水相体积在35—55毫升,温度在15—30℃时,对萃取没有影响。苯层中的有色络合物,可稳定一小时,在波长480—680毫微米间,有两个吸收峯,一于波长555毫微米;另一在605毫微米处,其克分子消光系数在555毫微米处时为7.0×10~4,在605毫微米处时为8.2×10~4,0—9微克钼/5毫升苯,符合比尔定律。共存离子:100微克的钨(Ⅵ)、钒(Ⅴ)、铼(Ⅶ)、铌(Ⅴ)、钛(Ⅳ)、镍、钴(Ⅱ)、锌、镉、铋(Ⅲ)、铅、铊(Ⅰ)、锰(Ⅱ)、铀(Ⅵ)、钍、铝;50微克的钽(Ⅴ)和铜(Ⅱ);以及8毫克的氟、50毫克的锆均不干扰。并允许有大量的硼酸、硼氟酸、酒石酸、柠檬酸以及乙二胺四乙酸等离子存在。唯有锡(Ⅳ)、锑(Ⅲ)、草酸和多量锆、硝酸根有影响,但锡锑和多量锆的影响,可用硼氟酸掩蔽消除。因而此法可在多量锆和其他若干离子存在下,直接萃取比色测定微量钼。并较二硫酚法灵敏两倍多。     

汉英植物词汇隐喻意义对比及其翻译

在人类漫长的历史发展过程中，植物与人的关系非常密切。植物词作为人对客观世界中的植物认知结果的语言形式表征，有着其它词汇范畴没有的特点，受到了广泛关注。本文从认知语言学的角度，采用对比分析、分类、概括的研究方法。对比了汉英植物词汇的隐喻意义，并探讨了汉英植物词之间的互译。     

大学生英语自主学习能力调查与分析

本文以问卷和访谈的形式，通过描述性统计和定量、定性分析，对300名非英语专业学生英语自主学习能力进行了调查研究。结果表明，大学生英语自主学习能力普遍较低。研究结果对大学英语教学改革有一定的启示。     

目的论指导下企业简介英译的语篇研究法

对我国企业简介的英译现状进行了系统的调查,旨在深入认识现存的问题,提出有效的翻译策略。调研结果表明我国企业简介翻译的最主要问题是译文因缺乏"语篇性",而达不到交际目的。企业简介的翻译应以交际目的为导向,对原文进行多层重构,实现语篇功能在翻译过程中的对等转换。     

幼师英语课堂教学法的探索

课堂教学蕴含巨大生命活力,要使师生们的生命活力在课堂教学中得到有效的发挥,如何选择行之有效的教学方法尤为重要。本文试图从幼师英语教学的特点入手,根据新课改的要求,就新形势下提高学生课堂学习效果,改善教学方法提出一些浅见,以期对理论有所发展,实践有所助益,更符合学生实际和社会需求。     

浅析服装广告语中的语用预设

语用预设是广告语言中经常使用的策略,在广告语中扮演着十分重要的角色。本文回顾了语用预设的理论,用实例阐释了语用预设的五大特征,最后,选取了很少有人分析的服装广告语作为研究对象,分析了其中存在的语用预设以及其在广告中产生的效应。     

锆中微量铜的比色测定

本文叙述了用苯肼羰基偶氮苯萃取比色测定锆中微量铜的方法。确定:萃取液酸度为pH5.2:0.1％苯肼羰基偶氮苯乙醇溶液的用量为1.0毫升;水相体积在20—50毫升之间。苯层中络合物的颜色极为稳定,在波长555毫微米处有一吸收峰。10毫升苯中铜量在0—9微克之间,符合比尔定律,克分子消光系数为7.4×10~4。本法使用钛铁试剂和硼氟酸为掩蔽剂,消除了三价铁等离子的干扰,防止了容易水解的离子水解,提高了方法的选择性。方法较灵敏,操作简便。铜的回收率和样品分析结果的重现性较好。     

语言输出在大学英语听力教学中的应用

听力理解能力是语言学习者必须掌握的一项基本技能,影响听力理解能力的因素很多．相关的研究大多集中在听话者因素,听力策略等方面往往忽略了语言输出在大学英语听力教学中的应用．本文详述了语言输出的应用在大学听力课堂上的意义和必要性,并提出了改革听力教学的具体措施和方法。     

隐马尔科夫模型在三维模型自动分类中的应用

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和最大期望(EM)算法的三维模型自动分类方法。将HMM引入三维模型自动分类问题中使得更多先验知识在分类过程中被利用。算法首先对三维模型进行预处理和组合切分,并提取各切分部分的形状直方图特征。对形状直方图特征进行离散归一化后形成HMM模型在某一时刻的观测值,这些观测值将用来训练HMM参数。HMM参数通过EM算法进行估计。最后通过计算未知模型和各类模型的HMM参数间的最大后验概率,获得三维模型的分类结果。在HMM建模过程中利用HMM本身所具有的时序性来描述三维模型的空间几何结构和局部几何特征。实验表明该方法在三维模型自动分类中有较高的准确率。