Heterostructure in ZnO Nano-Tetrapods

1 Introduction 　　Nanoscale science and technology have attracted greatattention since the novel properties become dominant for well-known materials as their sizes reduced to some critical dimension. These properties frequently originate in lattice distortions, structure transformations etc[1]. The variations of size and structure ofnanocrystals lead to the change of their electronic structures. Very recently, nanoscale materials with different electronic structures were utilized in fabricating nanoscale junctions[2]. 　　……     

材料成型及控制工程专业人才培养目标与知识结构

结合学校实际，提出材料成型及控制工程专业人才培养的总体目标；探讨该专业人才知识结构及其优化。     

固体超强酸催化剂研究进展

概括介绍了固体超强酸催化剂的合成进展，并对固体超强酸催化剂在有机合成反应中的应用做了简要评述．     

我国城市水价改革研究

文章分析了目前我国城市水价存在的主要问题为：总体水价偏低，水价计价和构成不合理，合理的水价应包括资源水价，工程水价和环境水价三个部分，本文讨论了水价三个构成部分的内涵和机制成因。最后，文章讨论了我国城市水价改革应遵循的原则和应采取的对策。     

关于W变换性质的进一步讨论

根据W变换和Delta函数的定义，讨论了函数f(x)的线性函数af(x) b的W变换和函数Ⅱi-1^n，(x)的W变换问题，并推广了W变换的线性性质，得到了几个进一步的结果．     

“情报门”还是“情报丑闻”?

近日报刊、电视等媒体上常出现"情报门"、"凯利门"等词.前者指伊拉克武器情报事件,后者指武器专家凯利自杀事件.     

几种照度计算方法的比较及研究

针对一个典型建筑模型，本文通过对目前几种常用照度计算方法所得结果的分析与比较，指出了造成这种差异的原因及各种计算方法的使用范围及其局限性，并结合照片计算及建筑光环理论基础，提出了较为精确的照明计算方法。     

用GC/MS、GC分析中药前胡中白花前胡丙素、丁素和紫花前胡苷元

为快速鉴别中药白花前胡（Peucedanum praeruptorum Dunn.）和紫花前胡（Peucedanum decursinum Maxim.），用气相色谱/质谱（GC/MS），气相色谱法（GC）分别定性，定量分析白花前胡丙素（Pd-1a），丁素（Pd-Ⅱ）和紫花前胡苷元（Nodakenetin），在白花前胡中检出白花前胡丙素（M/Z 386）和丁素（M/Z 426)，但未检出紫花前胡苷元，在紫花前胡中检出紫花前胡苷元（M/Z 246），但未检出白花前胡丙素和丁素，线性关系：YPd-1a=1.111XPd-1a 0.021(n=6 r=0.9995)，线性范围：0.175～1.919μg，YPd-Ⅱ=1.189XPd-Ⅱ-0.013(n=6 r=0.9996),线性范围：0.086～0.950μg。YNodakenetin=0.901XNodkenetin-0.024（n=6 r=0.9999），线性范围：0.089～1.062μg，回收率：白花前胡丙素97.29%，白花前胡丁素98.81%，紫花前胡苷元96.34%，分析结果表明，不同产地药材样品中各自特征成分含量不同，分析中未能找到白花前胡和紫花前胡苷元共有的相同的有效成分或指标性成分。表明可用GC/MS区分白花前胡和紫花前胡苷元，但未能用统一的化学对照品进行质量控制。     

氢键分子系统的二分量孤子偶模型中的非谐特性

以氢键分子系统中二分量孤子模型为基础，采用直接微扰方法，研究了氢键系统中非谐相互作用下扭结孤子偶的运动特性，获得了3次方到4闪方非谐项古孤子偶的非对称解，计算了源于非谐项下孤子偶的能量，与实验观察相一致。     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。