微波萃取鳗鱼中磺胺类药物的HPLC测定方法

采用微波萃取反相高效液相色谱的测定方法对鳗鱼中磺胺类药物的含量进行测定。实验结果表明，采用微波萃取，其方法的分析时间短并可排除其它基质干扰，所用的试剂量少且污染小等优点而具有一定的优越性；与常规的萃取法进行比较，其精密度、重复性及方法的回收率均达到了分析要求。     

用多因素模糊综合评判法评价棉花区试品种

运用模糊数学中的多因素综合评判方法，对1998．1999年新疆陆地棉品种(系)区试中的8个供试品种(系)进行研究，结果表明，97．145综合评价最优，新陆早7号次之，6．1．4和J521综合评价最差，评判结果与品种(系)在生产实际中的表现基本一致。认为多因素模糊综合评判对作物新品种的选育及审定有重要指导意义。     

远程SAN存储网络的设计与实现

描述了覆盖天津港务局全港的远程光纤存储网络的结构,对其可扩展性以及数据传输协议进行了分析,对10Gbit速率下长距离光纤扩展时的链路功率预算值进行了计算.结果表明,在设计和实现远程光纤存储网时选择iSCSI和FC SAN融合的技术路线有利于在保证性能的同时降低成本.该系统已经成功实施,并运转正常.     

西藏阿里地区夏康坚雪山构造地貌特征及其形成机制

简述了冈底斯构造带夏康坚地垒断块山的组成及基本构造特征.根据该地垒两侧冰碛阶地的发育特征及ESR测年结果,可推断该地垒的主要形成期是中更新世.夏康坚地垒断块山的成因是在白垩纪早期的古隆起基础上,东西向断层的右行剪切走滑和隆升活动的联合作用下而形成.     

西藏措勤地区的下白垩统岩石地层单位评述

西藏区域地质调查大队在1:100万日喀则幅区调中将措勘地区划分为两个地层小区,各自建立了下白垩统的岩石地层系统.作者根据在该区测制的下白垩统连续地层剖面及相关地质调查,认为这两个地层小区并不存在;建议在措勤地区建立统一的下白垩统岩石地层系统,从下至上划分为则弄组、多尼组和郎山组.     

光的偏振与光矢量的相位及其方向的关系研究

研究光在介质中传播时,相位和偏振方向的关系及相位对光矢量指向的影响,表明相位与偏振方向无关,相位的变化对光矢量指向的影响能用相关公式进行处理.     

北京地区有机氯农药的跨界面迁移与归趋

以北京地区为研究区域，利用三级逸度模型方法，建立了有机氯农药在北京多介质环境中迁移、转化和归趋的稳态非平衡模型．对六六六(HCHs)各异构体的计算浓度与实测浓度进行了验证，两者残差大部分小于0．7个对数单位，仅气相和鱼相浓度接近或略超过1个对数单位．计算结果表明，在持续用药期间，HCHs的主要来源是农业施用(134t／，a)和气平流输入(623t／a)，约占总输入量的92％；最主要的界面迁移通量依次为：气-土沉降(80t／a，68．6％)、土-水迁移(16t／a，13．8％)和土-气扩散(11t／a，9．6％)等；而土壤中的降解(133t／a，79．7％)和气平流输出(600t／a，17．6％)则是HCHs从研究区域消失的最主要途径；土壤中HCHs储量(245t)占总储量(253t)的97％，而气、水和沉积相中仅占0．32％、0．52％和1．9％．作为人类主要食物也是最直接暴露途径的农作物和鱼体内，分别含有HCHs 360kg和13kg，生物相储量占总储量的0．6％左右。     

瓜类作物对两种化学除草剂的耐性比较

在黑龙江省瓜田草害已成为瓜类产量和品质的限制因素,生产上所采用的化学除草常常因为使用不当而导致药害的发生。通过室内生测的试验方法,研究了甜瓜、西瓜、黄瓜、南瓜及西葫芦等主要瓜类作物对施田补及乙草胺两种主要除草剂的耐性。西瓜耐性最强,黄瓜耐性最弱;白美人甜瓜对施田补的耐性强,而风度耐性差;黄瓜龙杂黄7号对两种除草剂耐性强,奇丰耐性差;南瓜1号对乙草胺耐性强,而美泰赤粟对施田补的耐性略强。在除草剂用量5mg/kg～10mg/kg之间,随着浓度的增加,抑制有明显增强的趋势。5mg/kg施田补对白美人甜瓜等安全。10mg/kg对绿农9号也很安全。5mg/kg及10mg/kg的乙草胺对绿农9号西瓜安全。其对黄瓜和甜瓜这两种小粒种子的抑制率偏高。研究认为在黑龙江省的瓜类生产上使用除草剂时,不同瓜类品种应该经过预备试验决定除草剂的品种及用量。提出的不同除草剂对瓜类主要抑制部位上存在差异观点,将为选择适当的栽培和药剂处理方法提供理论参考。图4,表4,参28。     

论以技术为中介的科学认识的变化

现代科学研究的技术中介日益加重,作者以康德的认识论为参照论述了技术介入后的科学认识的三种变化:一是人对观察的认知体验与对观察的信念巨大的分离;二是科学知识的判断过程完全走向工具的外化阅读之上;三是康德那里自然的合目的性先天调节原则因科学的技术基础的复杂化而转化为技术进化本身的目的性,造成科学变革受技术基础的牵制.     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。