肌无力方剂300剂处方分析

目的:调查我院门诊肌无力患者处方使用情况,了解治疗肌无力的用药现状并作出相应分析,为指导临床合理用药提供依据。方法:随机抽取我院知名专家况时祥教授2017年8月至2018年7月的门诊肌无力患者中药处方300张,对处方中的患者信息和用药情况进行统计分析。结果:肌无力患者主要集中在40～80岁之间,女性高发,处方药以补益类为主。其中,黄芪最为常用。结论:处方分析可为中医药治疗疾病管理模式提供理论支持,更有效指导临床合理用药。     

微生物燃料电池修复钒污染地下水的响应曲面优化研究

使用响应曲面法, 对单室微生物燃料电池去除五价钒的运行条件进行分析和优化。采用乙酸钠作为单室微生物燃料电池的碳源, 探讨钒初始浓度、COD初始浓度和电解液电导率对五价钒去除率的影响, 三因素三水平的响应曲面分析结果表明, 五价钒初始浓度对五价钒去除率的影响最显著, 其次为 COD 初始浓度, 最后是电解液电导率。利用响应曲面法得到最优实验条件: 五价钒初始浓度为75.44 mg/L, COD初始浓度为1007.48 mg/L, 电导率为11.98 mS/cm, 此时可获得五价钒的最大理论去除率80.31%。验证实验的结果证实了该优化方法的可靠性。研究成果可以促进微生物燃料电池技术在治理钒污染地下水领域的实际应用。     

朋友圈社交行为对员工知识共享意愿的影响机制——职场友谊的中介作用和感知差异性的调节作用

基于社会影响理论,从社会影响的内化视角探究员工朋友圈社交行为对知识共享意愿的影响机制,并揭示了朋友圈社交行为对知识共享意愿的不同程度感知差异性的差异化作用。通过对255个有效样本进行分析发现:职场友谊完全中介了朋友圈社交行为与知识共享意愿的关系;职场友谊对知识共享意愿有着积极影响;感知差异性负向调节了"朋友圈社交行为-职场友谊-知识共享意愿"的前半径,即感知差异性水平低的员工通过加强社交互动会增强职场友谊,而感知差异性水平高的员工则会因为过度的社交互动而削弱其职场友谊。     

LED光源气溶胶探测雷达光学准直结构优化设计

针对LED光源气溶胶探测光学雷达光能利用率偏低的问题,设计一种新型的雷达结构。它由双自由曲面准直匀光透镜和带有非球面镜的Kepler系统二级准直系统构成。准直透镜和Kepler系统前组单透镜使光聚焦于光阑处,再由带有非球面镜的透镜组准直出射。设计的仿真结果表明:光束发散角控制在3°以内,光能利用率达到43.027%,机械总长为207mm,与现有结构相比,光能利用率提高了12%,结构更为紧凑。     

流化床燃烧中N2O生成机理与减排技术

循环流化床(CFB)由于煤种适应性好、负荷调节能力强、污染物排放低等优点近些年获得越来越广泛的应用,然而N_2O排放浓度较高成为制约循环流化床应用的一大因素,因此对N_2O的生成机理以及影响因素进行调研、总结N_2O的减排措施是十分必要的。本文探讨了在循环流化床燃煤中N_2O的生成机理,并对煤的各项性质、床温、过量空气系数等影响N_2O排放的因素进行分析,从各类影响因素出发对现有的N_2O减排技术进行归纳总结,最后对反向分级、混燃生物质及CFB解耦燃烧技术进行了前景展望。     

草酸二苯酯的合成

以草酰氯、苯酚为原料,先苯酚和氢氧化钠作用得到苯酚钠,再将苯酚钠与草酰氯作用,两步合成草酸二苯酯.探讨了溶剂、溶剂用量、反应物物质的量的比、反应温度、溶液的pH等因素对苯酚钠与草酰氯反应的影响.通过正交实验,得出较佳的实验条件是:m_(丙酮)∶m_(苯酚钠)为10;n_(苯酚钠)∶n_(草酰氯)为2.2;反应温度为20℃;溶液pH=10.在此条件下产品的收率可达91%以上,纯度达98%以上.     

重庆主城区杂草物种组成特征及多样性格局

采用网格法在我国典型的山地城市重庆主城区内设置了86个1 km×1 km的样地,全面调查了杂草物种组成,并分析和探讨了城市化背景下杂草物种组成特征及多样性分布格局.结果如下:①共记录杂草69科223属301种,包含物种最多的科为菊科和禾本科;②一年生杂草和矮生长型杂草占优势;③以本地杂草为主,外来杂草和外来入侵杂草分别有31种和11种;④高、中和低城市化区杂草物种组成相似性较低,并且优势种组成差异较大;⑤高城市化区样方杂草物种数和Shannon-Wiener多样性指数均显著低于中城市化区和低城市化区(p 0.01);⑥样方杂草物种数随着样地与城市中心距离的增加波动,呈"波浪形"模式.综上,城市化对山地多中心城市的杂草物种组成和多样性均具有明显影响,但导致的城市化梯度变化格局有异于平原单中心城市的模式.     

基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

1273 K条件下铈铁砷的交互作用研究

为了进一步认识铈铁砷的交互作用及其产物,本文首先通过Miedema与离子熵模型计算了Fe_2As化合物的生成热、生成熵,随后计算了Fe_2As与铈铁砷三元化合物的自由能,然后将稀土铈和砷按铈砷原子比为1∶3封入自制H08钢缸体中加热至1 273 K下恒温30 h,采用光学显微镜、XRD、扫描电镜和EDS能谱微区等现代分析手段,对该条件下所得试样中铈铁砷系的交互作用及产物进行分析。结果表明:二元化合物Fe_2As标准自由能计算结果为ΔG=-37 282.63-9. 54T J/mol(Fe为+3价,低自旋离子半径);当Fe_2As与CeAs形成Ce_(12)Fe_(57.5)As_(41)满足理想固溶体条件时,其吉布斯自由能为ΔG=-435 212.63-157.21T J/mol(Fe为+3价,低自旋离子半径);1273 K条件下铈铁砷交互作用的主要产物为CeAs、Fe_2As和三元化合物Ce_(12)Fe_(57.5)As_(41),其二元化合物CeAs和Fe_2As的形成是铈铁砷系三元化合物Ce_(12)Fe_(57.5)As_(41)形成的基础。