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1.
为研究常见无机阴离子对含溴水臭氧化过程溴酸盐(BrO3-)生成的影响,本研究通过小试分别考察了不同质量浓度氯离子(Cl-)、碳酸氢根离子(HCO3-)和硫酸根离子(SO42-)对BrO3-生成的影响,并结合反应过程臭氧衰减、中间产物次溴酸/次溴酸根离子(HOBr/OBr-)生成及总溴浓度变化情况,进一步分析了这3种无机阴离子对BrO3-生成的影响机理。结果表明,以60min为例,Cl-质量浓度为3~150mg·L-1的水样BrO3-生成量相对于未投加Cl-条件降低了8.8%~25.7%;反应20min时,SO42-质量浓度从Omg·L-1增至30mg·L-1时,BrO3-生成量减少了63.9%;而当HCO3-质量浓度由0mg·L-1上升至30mg·L-1时,BrO3-生成量增加了6.4倍,其质量浓度超过30mg·L-1,继续投加HCO3-对BrO3-生成量的促进作用提高不大。研究表明,在相同的臭氧投加量和相同的反应时间下,投加Cl-和SO42-均能抑制臭氧化过程BrO3-的生成,而投加HCO3-能极大地促进BrO3-的生成。  相似文献   
2.
提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%.  相似文献   
3.
上海七宝实验小学是上海市愉快教育教学研究基地,“让学校成为孩子成长的乐园,使学生活泼全面地发展”是学校一贯遵循的宗旨。在二期课改全新的办学理念指导下,学校以教育科研推动科普  相似文献   
4.
根据SoC发展的趋势,提出了将并行划分技术运用到SoC设计过程中的策略.对SoC系统进行并行性分析,设计了一种SoC系统级的并行划分算法.该算法建立在贪心算法的基础上,并改进了贪心算法的负载不平衡现象.实验表明,在SoC系统中运用并行技术能有效地缩短执行时间.  相似文献   
5.
该文探讨了一种基于SystemC的总线模拟模型构建方法,建立了一个基于接口方法调用机制的总线模拟模型,该模型作为片上系统的片上总线行为级模拟模型,已达到了总线的功能要求,设有多种设备类型接口,具有良好的设备可扩充性.  相似文献   
6.
以亚硝基叔丁烷为捕获剂 ,加入环糊精后用ESR方法研究了辅酶B12 (Adocbl)及 5种类似物 :(1)甲基钴胺素 (Mecbl) ;(2 )新戊基钴胺素 (Neocbl) ;(3) 2′脱氧腺苷钴胺素 (2′dAdocbl) ;(4 ) 1 甲基 5 脱氧 β D(- )呋喃核糖钴胺素 (Ribcbl) ;(5) 1 甲基 2 ,3 O 异亚丙基 5 脱氧 β D(- )呋喃核糖钴胺素 (Rib cbl)的光解反应 ,检测了形成的自由基氮氧加合物 ,求得了各加合物的超精细分裂常数 ,与不加环糊精相比发现N的超精细分裂减小 ,β H超精细分裂也有不同程度的改变 ,说明光解形成的自由基加合物部分包结在环糊精腔中 ,导致 β H的空间取向不同 .在此基础上分析了加合物与环糊精的包结方式 ,讨论了氢键对于加合物形成的影响 ,并以环糊精为酶模型探讨了辅酶B12 有关的反应机理和辅因子结构对酶活性的影响 .  相似文献   
7.
以亚硝基叔丁烷为捕获剂,加入环糊精后用ESR方法研究了辅酶B12及5种类似物:(1)甲基钴铵素;(2)新戊基钴胺素;(3)2‘脱氧腺苷钴胺素;(4)1-甲基-5脱氧-β-D-呋喃核糖钴胺素;(5)1-甲基-2,3-O-异亚丙基5-脱氧-β-D呋喃核糖钴妥素的光解反应,检测了形成的自由基氮氧加合物,求得了各加合物的超精细分裂常数,与不加环糊精相比发现N的超精细分裂减小,β-H-超精细分裂也有不同程度  相似文献   
8.
应用计算机进行优化配料,不仅可以免除人工配料烦琐的计算过程,同时可以降低原材料成本,保证产品质量,提高企业经济效益。为此开发了计算机优化配料软件,论述了它的基本原理和功能,并介绍了该软件应用实例。  相似文献   
9.
依据AOD炉冶炼过程中几种常规的温度检测方法,研究了一种以普朗克黑体辐射原理等为理论依据的新型在线测温技术——双比色红外测温法,并进行了实验验证及误差分析,结果表明该方法是可行的。  相似文献   
10.
集成学习是一种受到广泛认可和使用的机器学习算法.为此提出一种新的多类集成学习算法,即AdaBoost belief.此算法改进多类集成学习算法AdaBoost·SAMME,使每个基分类器对于每个类别都有权重信息.这种类别上的权重被称为类别信念,可通过计算每次迭代中各个类别的正确率得到.将所提出的算法与原有的AdaBoost·SAMME算法从预测准确率、泛化能力以及理论支持等方面进行比较发现:在高斯数据集、多种UCI数据集以及基于日志的多类别入侵检测应用中,该算法不但具有更高的预测准确率和泛化能力,而且当类别数目增加,即类别更难以预测时,其分类错误率较原有AdaBoost·SAMME算法上升得更缓慢.  相似文献   
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