单手性螺旋聚醚的合成与应用研究进展

螺旋聚合物是化学家研究的热点之一.单手性螺旋聚醚作为螺旋聚合物中的一大类,近十余年来引起人们的广泛关注.介绍在手性环氧丙烷3号位碳上引进大位阻基团,通过阴离子聚合合成单手性螺旋聚醚,并介绍其在手性识别、不对称催化等方面的应用研究.     

土壤中四溴双酚A不可提取态残留的降解转化

四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)在各种氧化还原状态土壤中均可形成大量的不可提取态残留(nonextractable residues, TBBPA-NER).然而TBBPA-NER在环境中的稳定性和生物可利用性目前还鲜见报道.本研究以TBBPA在淹水条件和有氧条件下分别形成的不可提取态残留(即flooded-nonextractable residues, F-NER和oxicnonextractable residues, O-NER)为研究对象,分析了有氧条件下F-NER的归趋,以及土壤氧化还原状态改变下, FNER和O-NER环境行为的差异;同时研究了水稻根系分泌物对上述过程的影响.结果显示,有氧条件连续培养231 d中, F-NER在土壤中发生了缓慢的生物转化.尽管F-NER在土壤中释放出的可提取态量很低(1%～6%),但是矿化10%,且酯键和醚键结合部分有所消减.土壤氧化还原状态的改变(即0～50 d有氧, 50～103 d淹水, 103～231 d有氧)对F-NER的矿化影响很小;而TBBPA-NER在土壤中的降解转化受形成条件影响较大,表现为有氧-淹水-有氧培养下F-NER的矿化量,以及释放量均显著高于O-NER. F-NER受环境因素的影响更大,水稻根系分泌物抑制了FNER在有氧环境下的矿化,而淹水条件促进了F-NER的释放产物在土壤中的累积.结果证明,土壤中添加根系分泌物以及氧化还原状态转变等,在不同程度上影响了两种NER在土壤中的生物转化.     

计算机辅助技术在口腔颌面外科门诊实习教学中的应用

为评价计算机辅助技术在口腔颌面外科门诊实习教学中的应用价值,该文选择拔除右侧上颌埋伏阻生尖牙一例作为教学实例,实验组学生借助计算机生成的全信息化模型及制造的仿真模型、示教导板完成手术设计与模拟,对照组学生借助传统螺旋CT影像和空间想象完成手术设计与模拟,观摩实操录像后以调查问卷的形式评价此教学方式的效果和满意度。结果表明,在口腔颌面外科门诊教学中应用计算机辅助技术有助于学生直观了解术区解剖结构,加强学生对阻生及埋伏牙拔除术手术原则和方法的理解,锻炼了其灵活应用的能力,能够提高教学效果。     

基于TELEMAC-2D的不同设计暴雨下厦门岛城市内涝特征分析

随着城市化率的提高,近年来我国城市内涝灾害频发.数值模拟是城市内涝研究的重要手段,已广泛应用于城市内涝特征分析.本文以厦门岛为研究区,建立了基于TELEMAC-2D的城市内涝模型,模拟了不同重现期(50,100 a)和不同雨峰系数(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8)下厦门岛内涝积水情况.结果表明:积水总量受雨峰系数的影响较大,雨峰系数越大,积水总量的峰值越大;积水面积的变化受雨峰系数的影响,在同一重现期下,积水面积随雨峰系数的增大而增大;不同内涝风险等级下的积水面积受雨峰系数的影响是不同的,积水深度大于15 cm的积水面积随雨峰系数的增大而增大,而积水深度大于30 cm的积水面积变化受雨峰系数的影响不明显;在同样的重现期下,雨峰系数越大,迟滞时间越短.同时,对于城市排水管网的简化方法进行了相应的讨论和分析.     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.