具有缺陷的TiO2基纳米材料的光催化性能研究

采用简单的溶胶-凝胶法和固相热还原法制备了一系列的TiO2基纳米材料,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和固体紫外漫反射(UV-DRS)对样品进行了表征.XRD结果表明成功制备出了TiO2基纳米材料,SEM给出了样品的形貌,UV-DRS证实了样品在可见光区光吸收能力明显增强.通过光催化分解水测试对样品的...     

广义{mk}-拟齐次Cantor集的Hausdorff维数介值性

为了进一步探索Hausdorff维数的取值介于两最值之间的齐次Moran集的结构,引进了广义{m_k}-拟齐次Cantor集。运用质量分布原理讨论该类集合的Hausdorff维数,证明了对任意介于齐次Moran集Hausdorff维数的最大值与最小值之间的值,都存在一类广义{m_k}-拟齐次Cantor集,使得其Hausdorff维数与该值相等。     

深度学习在轴承故障诊断领域的应用研究

深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域.阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展.最后讨论了深度学习...     

求和或积分号内求导方法在物理学中的应用

总结归纳了在物理学中求和或积分号内的求导方法，并给出了主要应用实例。     

一种基于小波系数的差异量化水印新算法

根据胡青等提出的小波系数差异量化改进算法,提出一种新的改进措施.选择两个高频子带来划分数据块,并找出各数据块的最大幅值;根据密钥在两个高频子带各选一个数据块分为一组,并计算每组两数据块的最大幅值的幅值差;最后,根据幅值差,在差异最明显和最不明显的数据组量化嵌入水印信息.实验结果表明,该方案不仅具有更好的透明性,而且能有效抵抗各种攻击.     

静电纺丝技术制备Tb（BA）3phen/PVP复合纤维与发光性质研究

采用静电纺丝技术合成Tb(BA)3phen/PVP复合纤维.扫描电镜分析表明,纤维表面光滑,无交联,直径集中分布在350 nm.红外光谱分析表明,Tn3+与配体发生键合,在424 cm-1出现了Tb3+ - O2-特征振动峰.紫外-可见吸收光谱分析表明,Tb (BA)3 phen/PVP复合物的吸收带发生蓝移.激发光谱分析表明,Tb(BA)3 phen/PVP复合纤维在214-355 nm之间有较宽的吸收谱带,对应着配体的π→π*跃迁,最佳吸收波长位于275 nm.发射光谱分析表明,最强发射峰位于545 nm处,对应着Tb3+的5 D4→7 F5跃迁.     

吉林省松原市如来寺旋转抬升工程设计和施工

1.工程简介如来寺,寺址在扶余县城东门外,今松原市宁江第一中学东南隅。此寺始建于民国末,竣工于伪满初(1922年),属佛教寺庙。歇山式屋顶,如来寺虽只有一大间,建筑面积150平方米,但外貌宏伟,飞檐翘楚。该寺属市级保护文物。该寺屋面为钢筋砼筑建,屋顶下为歇山式木结构顶,墙体为青砖墙,厚度大约为1.2米。基础为条形砖基础,宽度为1.5米。该寺因年久失修及人为破坏,屋顶表面破损,杂草丛生,墙体因为重新开门窗洞等改造,有部分风化,开裂,脱落,但墙体基本保持稳定。     

基于Zigbee技术的智能家居系统设计

探讨了Zigbee网络的组成和拓扑结构,设计了一种基于Zigbee技术的智能家居系统.该系统由Zigbee网络设备和嵌入式网关组成.Zigbee网络设备负责采集和控制家居设备状态.嵌入式网关负责数据处理,并通过Internet或GPRS网络与远程用户通信.用户通过浏览器对家居设备进行监控.Zigbee网络采用网状拓扑结构,该系统具有良好的可扩展性、可靠性和健壮性.     

吸入白细胞介素-5对支气管哮喘患者外周血嗜酸性粒细胞数及其活化状态的影响

随机选择8例哮喘患者雾化吸入人重组IL-5,分别吸入前、吸入后2 h、24 h和48 h进行外周血有核细胞计数和分类,以放射免疫法测定血清中嗜酸性阳离子蛋白(ECP)及总IgE水平.结果,吸入IL-5后嗜酸性粒细胞(EOS)占细胞总数的百分比、EOS绝对细胞数以及ECP水平均随时间而明显升高,至24 h达最高值,48 h后仍维持在较高水平;IL-5在整个实验过程中对血清总IgE水平无明显影响.表明,吸入IL-5不仅可以促使循环中EOS数明显增多,且还能招致其活化从而参与哮喘的发病过程.     

人工智能对碳排放的影响——基于中国工业行业机器人数据的实证检验

基于中国工业行业机器人数据测算出30个省份的人工智能发展水平，运用多种计量模型实证研究人工智能对碳排放的影响。研究发现：人工智能可以显著抑制区域碳排放，该结论在进行稳健性检验和考虑内生性问题时依然成立；人工智能技术对碳排放的影响存在明显的区域异质性，只有东部地区的人工智能发展能显著抑制碳排放；机制检验表明人工智能通过引领产业结构升级和技术创新两条途径间接影响区域碳排放。为实现“双碳”目标，中国应加速人工智能技术与实体经济的结合，积极推动中部、西部地区的人工智能发展。