高效液相色谱荧光检测法测定水样中苯胺含量

建立了一种测定水样中苯胺的高效液相色谱荧光检测法。样品经HLB柱进行固相萃取净化后,以V(甲醇)∶V(水)=35∶65的混合液为流动相,流速0.8 mL/min,柱温25℃,进样量10.0μL条件下,使用ZORBAX Eclipse Plus C18色谱柱和荧光检测器进行液相色谱分析。结果表明,苯胺在λ_(ex)=233 nm/λ_(em)=344 nm波长下响应值最高;在1.00～100.00μg/L间回归方程为y=10.342 8x+8.583 6,相关系数为0.999 8,检出限为0.022μg/L,定量限为0.073μg/L;空白水样中苯胺平均回收率为94.26%～99.45%,相对标准偏差为0.97%～1.27%;实际水样中苯胺的平均回收率为89.31%～94.78%,相对标准偏差为2.10%～4.84%。该方法快速、简单,具有良好的准确度和精密度,适用于常规检测分析。     

天津市滨海新区虚拟全景气象观测场设计与实现

随着社会、经济和科技的发展,气象与国计民生的关系越来越紧密,人们的社会气象意识、气象观念提升,对气象工作也有了新的要求。在气象科普工作中引入"互联网+"气象宣传,有助于气象科普工作更好地为公众服务。依托天津市滨海新区气象科普基地设施,利用虚拟全景技术,结合多种格式的音频、图形文件嵌入方法,建成具有互动功能的虚拟现实气象观测站特色展区,在滨海新区气象科普基地布设终端显示,通过线上线下结合的方式,完成气象站内百叶箱、闪电定位、能见度、地温表等测量仪器的原理图例动画,实时显示站点获得的气象资料数据,绘制不同曲线,旨在提升科普基地体验、互动、宣传、教育等能力。     

蝉花对皮肤病临床治疗的探讨性研究

蝉花(Cordyceps sobolifera)亦称蝉蛹草、蝉茸等。依据古代医籍对蝉花功效主治的记载和现代药理研究对蝉花现代成份的研究,探讨蝉花在皮肤病临床应用的价值。分析得出蝉花是一种冬虫夏草的替代品,结合皮肤的生理、病理将会拓宽它的应用范围,使它的医疗功效得到进一步发挥。     

一氧化氮供体的合成及其抗菌性能研究

一氧化氮供体S-亚硝基-N-乙酰基-DL-青霉胺（SNAP）对微生物生长具有显著的抑制效果. 为了进一步验证SNAP对微生物抗抑作用，本文通过亚硝化反应制备得到SNAP固体，并基于不同SNAP浓度验证其抗菌性能. 结果表明：（1）通过核磁和紫外表征, 我们成功制备得到SNAP；（2）SNAP对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌（耐药/非耐药）和淋球菌均表现出明显的抑制作用且具有浓度依赖性，表明SNAP具有广谱抗菌特性. SNAP优良的抗菌特性使其及一氧化氮供体在抗抑菌领域有着广阔的应用前景.     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

铁路货车通用SD-DC2004型微机控制单车试验器优化改造建议

针对SD-DC2004型单车试验器故障停机率高的问题,提出了对该设备进行改造的方案。基于故障数据统计和电路分析,提出对电路、风管路等改造方案,降低了SD-DC2004型单车试验器故障停机率,为企业降低生产成本提供了技术改造实例。     

基于短快拍的捷变频信号DOA估计算法

传统的波达方向(DOA)估计算法依赖于多快拍数据得到的协方差矩阵,在实际应用中,可用的快拍数并不确定,而捷变频信号由于其频率的不固定导致短快拍下的DOA估计更加困难.针对这一问题,提出一种基于短快拍的捷变频信号DOA算法,即ISSFAS(improved-short-snapshot-frequency-agile-signal)算法.该算法将伪协方差矩阵法与频域聚焦法相结合,用重新构成的伪协方差矩阵代替原有的协方差矩阵,并用频域聚焦的方法对可变频率的情况进行处理.研究结果表明:ISSFAS算法具有良好的DOA估计性能,能够在短快拍下进行超分辨,且性能强于未与伪协方差法相结合的情况.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

不同分类下行业收入差距影响因素分析

行业收入差距的影响因素有很多,如垄断因素、制度因素、人力资本因素、行业自身因素等,其中垄断因素被认为是主要因素。在建立了行业收入差距影响因素测度指标后,运用线性回归方法分别分析了20个行业门类、95个行业大类、16个典型行业收入差距影响因素,发现行业分类不同,影响因素也不同。垄断因素和人力资本因素是影响行业收入差距的主要因素,且人力资本因素正逐渐成为主要影响因素。