Zr-MCM-41的合成及其在苯酚叔丁基化反应中催化性能

采用水热法合成出不同硅锆摩尔比的Zr - MCM - 41介孔分子筛,采用XRD、N2吸附-脱附、TEM等方法进行表征.将Zr - MCM -41介孔分子筛用H2SO4溶液修饰得到SO2-/Zr - MCM -41,结果表明:合成的样品具有典型的MCM -41六方介孔结构,随着硅锆摩尔比的减小,样品比表面积和孔体积减小,硅锆摩尔比为5时,介孔骨架趋向混乱,MCM - 41介孔结构难以生成;SO24-/Zr - MCM - 41对苯酚与叔丁醇的烷基化反应有较高的催化活性,随反应温度升高,对4-TBP的选择性增加,而对2,4 - DTBP的选择性降低.叔丁醇与苯酚摩尔比为2、空速为2h-1、反应时间为2h、反应温度为140℃时,苯酚转化率达到82.9％.     

重庆涪陵稻区水稻叶鞘腐败病的发生与防控技术研究

水稻叶鞘腐败病是一种严重威胁水稻生产的真菌病害.2004—2007年在重庆涪陵稻区的调查结果表明:水稻分蘖晚、分蘖期雨水过多、种植密度大、氮肥过多均有利于水稻叶鞘腐败病的发生,水稻的品种、栽培制度和田间长势对该病的发生有很大影响.经田间试验测定,西农优7号、宜香9303、Q优6号和川香稻5号对叶鞘腐败病表现高度抗病性;25%施保克乳油和20%井冈霉素可湿性粉剂对水稻叶鞘腐败病的防治效果达到80%以上.同时还确定了药剂使用浓度和最佳试药时期,为有效地控制水稻叶鞘腐败病提供了依据.     

一类不确定模糊系统的指数稳定性问题研究

基于T-S模糊模型和线性矩阵不等式(LMI)技术,研究一类带有状态不确定项的模糊系统的指数稳定性和被估计的系统收敛率,并基于模糊模型和模糊控制器,设计一种模糊状态观测器,应用线性矩阵不等式技术(LMI)得出控制器增益和观测器增益,并通过实例验证结果的有效性.     

刍议企业的专利发展战略

企业专利战略是指企业充分运用专利制度,谋求企业经济利益最大化的整体策略。专利战略的选择与企业的经济技术实力和市场竞争地位密切相关。企业的技术经济实力不同,采用的专利战略也不同。企业只有充分合理使用专利战略才能在市场竞争的环境中求得自主生存、自主发展,成为竞争中的强者。     

雷氏七鳃鳗（Lampetra reissneri）消化系统组成及消化液主要组分的鉴定分析

雷氏七鳃鳗（Lampetra reissneri）隶属于圆口纲（Cycolostomata）,是最原始的无颌类脊椎动物.这种特殊的进化地位使其具有独特的形态和结构.对幼体雷氏七鳃鳗的消化系统的组成及分泌物进行了研究.解剖学分析表明,其消化系统由口、食道、肝脏、胆囊和肠组成,胃退化.对胆汁进行SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳及蛋白质谱分析表明,其主要成分为烯醇酶,能够调节糖酵解,促进其对糖的消化.雷氏七鳃鳗消化系统的这些特点与其特殊的进化地位和生活习性密切相关.这些发现将为研究脊椎动物的起源与进化提供理论基础.     

福建省福州市公益性社会体育指导员的培训现状与基本设想

运用文献资料、访问调查、数理统计、逻辑分析等研究方法,通过对我市公益性社会体育指导员培训工作开展现状和存在的主要问题进行分析,认为加强公益性社会体育指导员队伍建设,必须构建切合实际的培训体制,并提出培训体制构成的基本设想:完善培训队伍,建立群体处与高校相结合的方向;优化培训人员结构,合理修正培训内容和方式;建立再培训机制,不断巩固并更新知识;探索构建有效的网络平台,为广大社会体育指导员服务。     

对空调压缩机不工作的基本诊断思路

近些年来随着我国汽车工业的迅猛发展。汽车科技发展越来越快,汽车车型越来越多,车辆的舒适性也迅猛发展,特别是空调系统。到了夏季,维修空调的故障越来越多,同时关于抱怨维修时间长、费用高、一次修复不成功的案例越来越多,为了提高维修生产效率和故障判断的准确性,特此为文主要是对全自动空调变量泵压缩机不工作的诊断基本思路。     

珠江入海口水体中多氯联苯及其归趋分析

以气质联用仪检测了珠江八大入海口水样中19种PCBa单体.结果显示:PCBs在溶解相和颗粒相中的总含量分别为0.02～2.55 ng/L和0.05～5.14 ng/L;水体PCBs的logK1∝范围为4.70 -5.18,与其log K1∝值表现为非线性相关,表明水体溶解相与颗粒相间PCBs分配的非平衡状态;第三相胶体...     

园林计算机辅助设计课程教学改革模式探索

通过在园林计算机辅助设计教学中发现的一些问题,尝试园林计算机辅助课程教学改革．以培养学生综合能力为目标,从计算机辅助设计课程体系设置,课程教学方法及其教学考核等方面探讨本课程的教学改革对策。     

基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型

为更准确地预测内河船舶交通流,提出基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。此外,通过分析内河上下游航道交通流间的关联性,提取长江中下游6个航段的船舶AIS数据,构造多航段船舶交通流序列数据集,并将其输入本文模型中进行训练及测试。结果表明：相比序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention,本文模型在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度,交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%,可更好地满足工程应用需求。