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41.
以O-羧甲基壳聚糖(OCMC)为载体、戊二醛(GA)为交联剂,采用乳化交联法制备包覆盐酸头孢吡肟(CD)的药物缓释微球.以OCMC质量分数、CD与OCMC质量比(m(CD)/m(OCMC))、交联剂用量(V(GA)/m(OCMC))及油相乳化剂Span80质量分数为自变量,以载药量和包封率为因变量,采用星点设计-效应面法优化制备工艺,并对优化后的工艺进行验证.所得最优制备条件如下:OCMC质量分数为2.7%,m(CD)/m(OCMC)为0.665,交联剂用量V(GA)/m(OCMC)为8 mL/g,Span80质量分数为4%;在最优工艺条件下制备的微球外观圆整,平均粒径为7μm,粒度跨距为1.52,载药量和包封率分别为(21.4±0.5)%和(42.3±0.7)%,缓释时间达到10d以上;星点设计-效应面法预测性良好. 相似文献
42.
阐述恩开水库输水涵管的现状和存在的问题,恩开水库通过重新设计输水涵管从而提高了恩开水库的灌溉和防洪能力。 相似文献
43.
以不同煅烧程度石油焦为骨料,煤沥青为黏结剂制备铝用低煅焦炭阳极.通过激光共聚焦扫描显微镜和图像分析方法对炭阳极孔隙结构进行分析表征,并考察阳极反应性和电解消耗性能.在煅后焦微晶尺寸1.7~2.7 nm范围内降低石油焦煅烧程度,炭阳极小孔隙逐渐沿骨料-黏结剂界面演变为裂纹状大孔隙,炭阳极孔隙率、形状因子及连通率均先减小后增大,视孔隙比表面积呈减小趋势.煅后焦微晶尺寸降低至1.9 nm较为适宜,对应的炭阳极空气和CO2反应质量损失率最少为9.6%和3.0%,每吨铝阳极碳耗为355.4 kg.低煅焦炭阳极过量消耗机制从以黏结剂选择性消耗转变为骨料与黏结剂共同消耗,使碳渣量减少. 相似文献
44.
以钨粉为核芯材料,利用溶胶-凝胶法在其表面包覆二氧化硅壳层;通过硅烷化试剂(APTES)的修饰作用,在酸催化条件下,在钨/二氧化硅表面实施甲醛和尿素的缩聚反应,制备得到具有核-壳结构的钨/二氧化硅/脲醛树脂(W/SiO2/UF)多组分复合材料.通过扫描电子显微镜(SEM)、X-射线衍射(XRD)和傅立叶转变红外(FT-IR)等手段对复合材料的形态、结构和组成等进行了表征.复合材料的导电性测试结果表明,钨粉表面脲醛树脂层包覆后,其电导率由1.7×10-3S/m降低为1.2×10-8 S/m,即钨粉表面包覆层的包覆较为完整、致密,其导电性接近于绝缘材料. 相似文献
45.
CASI/SASI高光谱遥感影像在380~2450 nm的波谱范围内,最多可构建388个连续光谱通道,具备很高的光谱分辨率.针对影像在采集过程中的严重畸变,采用Buddle(实验区)辅助POS数据的方法进行高精度几何校正.通过利用Buddle与POS数据进行联合计算,获取最佳的位置偏移量和角度偏移量.并将偏移量参数用于修正后的共线方程方法中,结合DEM数据进行几何校正.该方法有效解决了偏心矢量和偏心角无法精确测量而带来系统误差的问题,绝对定位精度达到4.87 m,校正精度较高. 相似文献
46.
47.
运用液相高压脉冲技术,采用自行设计的板-孔-板反应器,处理压载水中典型的浮游动物——卤虫.对卤虫的虫卵、幼虫和成虫3个成长期进行研究,通过改变峰值电压、脉冲频率和处理时间这些参数来考查其对卤虫处理效果的影响.结果表明:随着峰值电压、脉冲频率和处理时间的增加,卤虫幼虫和成虫的杀灭率增加,虫卵的孵化率降低;在适当的放电参数下,卤虫成虫和幼虫的杀灭率均可以达到100%;较低电压对卤虫卵的孵化率没有影响,在电压高于34 kV时,虫卵的孵化率才会降低,然而,经过放电处理后虫卵的孵化时间会缩短. 相似文献
48.
在阐述入侵检测技术研究现状的基础上,通过对入侵检测系统snort下BM和Wu-Manber两个模式匹配算法的研究,然后对其分别改进,并进行实验验证,实验结果表明使用改进的算法提高了匹配效率,减少了存储需求,从而进一步提高了入侵检测系统的检测性能。 相似文献
49.
细胞色素P450表达在植物防御反应中的作用 总被引:8,自引:0,他引:8
细胞色素P450是广泛存在植物体中的一种多功能氧化酶,它在植物对病原侵袭的防御反应中起着重要的作用.本文从植物P450的多样性,及在寄主-病原物不亲和互作中的特异表达,证明了P450参与植物的抗病反应;同时,分析P450在植物抗病反应的作用途径,说明P450在植物抗病基因工程中存在巨大的应用潜力. 相似文献
50.
随着智慧城市建设的步伐不断加快以及人工智能技术的高速发展,如何利用大数据技术对电气火灾事件实现精准预测已经成为当前火灾预防研究者特别关注的问题.本文设计并实现了基于TensorFlow智能学习系统的LSTM神经网络电气火灾预测算法,对某地区输电线路上的数据进行了分析,通过多次数据迭代和参数调优对模型进行了训练,实验结果表明,基于TensorFlow的LSTM神经网络算法对于电气火灾的预测不仅具有较高的准确度,而且泛化能力强,预测效果明显好于其他学习算法. 相似文献