多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚固相微萃取涂层的制备及多环芳烃的检测

多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种，大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性，对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低，因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此，本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体，多孔氮化硼为掺杂物，采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层，通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征，结果表明：该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构，该结构有利于增加涂层的比表面积，从而实现对PAHs的大量富集；在320℃解吸温度下，涂层材料的色谱基线基本稳定，表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层，结合气相色谱-氢火焰离子化检测器，对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化，建立了用于以上3种PAHs...     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

红外动态场景生成装置空间分辨率的测试

建立了一套基于刀口灰度图红外探测的实验装置,对红外场景生成器的空间分辨率进行了测试。首先通过被测红外场景生成器产生带有刀口标志的红外图像,然后利用红外热像仪采集红外场景生成器所成的红外图像,通过对采集到的红外热图的数据处理,实现了对红外场景生成器空间分辨率的测量。测得的红外场景生成器的空间分辨率为5lp/mm,标准误差为0.04。     

X射线激光器捕捉到蛋白质分子的超快动态

近日,美国威斯康星大学密尔沃基分校的生物物理学家、能源部下属SLAC国家加速器实验室部门负责人Marius Schmidt率领的国际研究团队,用X射线激光器以慢动作的形式展示了一个光敏性生物分子的快速动态。"人们能够在这一技术的基础上,以原子水平的空间分辨率和超快时间分辨率制作纳米世界的电影,"Schmidt说道。研究人员将PYP光敏黄蛋白(photoactive yellow protein)作为模式系统。PYP是一种蓝光     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

激光能量对反钙钛矿GaCMn_3薄膜结构与物性的影响

本文采用脉冲激光沉积方法在LaAlO3(001)单晶衬底上制备了反钙钛矿GaCMn3薄膜,通过控制制备过程中脉冲激光的能量,研究了不同激光能量条件对GaCMn3薄膜结构与物理性能的影响.分别利用X射线衍射仪、原子力显微镜、超导量子干涉仪和物理性能测试系统,对所制备的薄膜的晶体结构、表面形貌和磁性、电输运性质进行了研究.结果表明,制备的样品均为具有多个晶面取向的反钙钛矿薄膜,且薄膜结构和物性明显随制备激光能量的变化而变化.当激光能量为450mJ时,制备的薄膜多晶面取向性最弱,结晶性和表面形貌最优良.实验所得的薄膜均表现出顺磁-铁磁-反铁磁相转变,然而转变过程比块材较平缓,同时薄膜的电阻率并未表现出块材中的突变特征,我们推测该现象很可能是由衬底的应力及衬底的晶格膨胀对薄膜反常晶格变化的抑制作用造成的.     

扩宽OMA-Ⅵ同时谱宽的新方法

OMA－Ⅵ存在同时谱宽窄的缺点，本文用一种新方法大幅度地扩宽了它的同时谱宽，且不降低其系统分辨率，应用效果甚佳。     

高维量子可积系统的精确解

量子多体问题或量子场论中有一类模型是可以精确求解的,这类模型称作量子可积模型.量子可积模型的主要特征是:系统的守恒量数目与系统自由度的数目相同(对于具有无限自由度的系统,守恒量的数目亦为无限),从而使系统的本征态、本征能谱及热力学量都可精确求得.自从1931年Bethe～[1]首次求得一维Heisenberg链的精确解后,许多一维量子多体物理模型或(1+1)维(一维空间加一维时间)量子场论模型都获得了精确解.这些精确解曾对于人们理解许多物理现象(如稀磁合金中的Kondo效应)起到了极为重要的作用.如何将这方面的理论推广到高维空间,即寻找并精…