纳米棒状锰氧化物的制备及其电化学电容性能

以水热法一步合成纳米棒状锰氧化物,考察热处理对锰氧化物结构和性能的影响.采用X射线衍射(XRD)和透射电子显微镜(TEM)对制备的锰氧化物的形貌和结构进行表征,采用循环伏安法、恒流充放电法和交流阻抗谱测定锰氧化物纳米棒作为电极材料的电化学性质.结果表明:制备的锰氧化物为隐钾锰矿型二氧化锰和单斜晶系的羟基氧化锰,具有纳米棒状结构,棒的长度1～2μm、直径100nm左右,表面均匀光滑;该锰氧化物做电化学电容器电极材料,具有较好的电化学电容性能,400℃热处理后,最高比电容为142F/g.     

在初中物理教学中如何突出学生的主体作用

初中物理课堂教学形式有多种多样,怎样把教学的侧重点由教师的"教"转到学生的"学"上来,从而更好地调动学生积极性,就需要教师改变传统教学方法,精心设计情景,激发学生的学习兴趣。     

会计学应用型本科专业学生实践能力培养路径分析

近年来,用人单位对会计人才综合素质要求不断提高,这就促使应用型本科院校必须重新定位会计学专业的人才培养目标,深化会计专业教学改革,从而改善毕业生动手操作能力较差的现状,不断提高会计专业学生实践能力、应用能力和就业能力。本文从准确定位学生培养目标、改进会计专业课程体系、运用多样化实践教学方法、健全实践教学保障机制4个层面入手,对会计学应用型本科专业学生实践能力的培养路径进行探讨。     

2-APB对自发性高血压大鼠脑微动脉平滑肌细胞缝隙连接的影响

为探讨正常血压Wistar大鼠(Wistar rat,WR)和自发性高血压大鼠(Spontaneously Hypertensive rat,SHR)脑微动脉段平滑肌细胞电生理学及偶联力的异同,并观察2-氨基乙基二苯硼酸酯(2-Aminoethoxydiphenyl borate,2-APB)对脑微动脉平滑肌细胞间缝隙连接的影响。应用全细胞膜片钳技术方法,观察2-APB对WR和SHR脑微动脉段上平滑肌细胞膜电容(Cinput)、膜电导(Ginput)和膜电阻(Rinput)的影响。结果显示,(1)SHR收缩压明显高于正常WR,差异有统计学意义(P0.01)。(2)SHR脑微动脉段上平滑肌细胞的Cinput和Ginput高于WR,差异有统计学意义(P0.05)。(3)2-APB可以浓度依赖性的降低脑微动脉段上平滑肌细胞的Cinput和Ginput(或者增加Rinput)。(4)2-APB抑制WR和SHR脑微动脉段上平滑肌细胞Ginput的IC50分别为0.21μmol/L和0.83μmol/L,差异有统计学意义(P0.05)。(5)2-APB浓度≥100μmol/L时,WR和SHR脑微动脉段上平滑肌细胞的Cinput、Ginput或Rinput与单个平滑肌细胞十分接近。由此可知,SHR较WR脑微动脉平滑肌细胞间缝隙连接耦联力增强,2-APB可以浓度依赖地抑制WR和SHR脑微动脉平滑肌细胞间缝隙连接,且对SHR的抑制效力较强。     

吸入性糖皮质激素治疗哮喘专利申请趋势分析

本文就吸入性糖皮质激素(ICS)治疗哮喘的相关专利申请进行分析,梳理全球申请量趋势、主要技术原研国、主要申请目标国/地区、全球重点主体和申请人类型,以期为国内研究者提供有价值的专利信息参考。     

影响建筑工程施工质量的风险因素分析

建筑工程的施工质量受多种不确定性风险因素的影响,主要为人为因素和自然环境因素,通过采用系统集成的风险管理方法,建立以人为本的风险管理体系,对提高施工质量、防范风险、顺利完成施工任务具有重要意义。     

长白山国际旅游度假区某工程桩基础冬季施工质量控制效果分析

本文提出了地下桩基础冬季施工方案及质量控制措施,并在施工后对桩的完整性及砼强度进行了质量分析,从而论证了该桩基础的冬季施工方案是可行的,质量控制是有效的。     

基于BLT方程的复杂线缆网络电磁干扰响应求解

在介绍BLT方程以及BLT方程相关参数的计算方法的基础上,利用电磁拓扑理论中管道和节点的概念对复杂线缆网络进行拓扑建模,进而解决场线耦合下多导体传输线负载响应问题,并对一复杂网络拓扑结构进行了范例分析,获得该拓扑结构中每个节点的干扰电压响应。验证了电磁拓扑法及BLT方程是解决复杂系统电磁干扰问题的有效方法,对复杂系统的电磁耦合现象的研究具有实际应用价值。     

基于权值的散乱点云压缩算法

随着点云数据规模的不断增大,基于一定的准则对散乱点云进行压缩和简化直接决定了点云重建的效率.详细介绍了现存的点云压缩算法的原理和方法,总结这些压缩算法的特点和适用对象,并结合散乱点云密度分布特点,提出基于权值的压缩算法,根据点云密度设定不同的权阈值进行点云的自适应压缩,实现散乱点云的快速压缩.最终通过特高压南阳站点云进行算法验证,确定了最佳权阈值,同时通过分析对比证实了算法的高效性和可行性.     

基于HTK的孤立词语音识别

设计孤立词的语音识别系统,对小词汇量、非特定人的语音进行识别。利用HTK(Hidden Markov Model Toolkit,隐马尔科夫模型工具箱)语音识别工具包进行系统的搭建,从语音识别的原理出发,对每一个单词建立和训练隐马尔科夫模型,探讨语音识别的基本流程和实现方法,为连续语音识别研究打下基础。实验结果显示,隐马尔科夫模型对孤立词具有良好的识别性能。在正常说话语境下,对语料库中单词的识别率可达到80%。