基于Pt电极和Nafion电解质的CO传感器研究

为有效地对大气环境中的CO气体进行监控, 设计和制作了一种可在室温下工作的新型结构Nafion基CO气体传感器。该传感器由活性炭过滤帽、 Pt敏感电极、 Nafion膜、 对电极、 分隔层和储水罐等部分组成。储水罐的设计提供了Nafion膜正常工作时所需要的湿度环境。采用化学沉积法在Nafion膜上制备Pt敏感电极的工艺条件。研究结果表明, 当反应物H2PtCl6溶液浓度为5 mmol/L、还原剂NaBH4溶液浓度为30 mmol/L, NaBH4溶液的pH值为13时, 制作的Pt电极具有最好的气敏特性。对体积分数为400×10^-6的CO测试时,响应电流为107 nA, 响应时间为40 s, 恢复时间为50 s。当CO体积分数在50～400×10^-6时, 传感器的响应电流值与CO气体浓度具有很好的线性关系。     

学生思想品德培养心得

提及培养学生思想品德,教师大概都有同感,现在的孩子思想越来越复杂,管理学生也越来越困难,教师尽管绞尽脑汁,翻新花样,可还是收效甚微,事倍功半.不过凡事都有规律,教育也不例外,如果尽力去求新而忽视了基本规律,无异于缘木求鱼.     

壳聚糖/微米氧化铝亲水疏油改性筛网的制备及其油水分离性能

以壳聚糖、微米氧化铝为改性原料,以不锈钢筛网为基体,通过浸渍涂覆的方法制备系列改性筛网,采用扫描电镜、接触角测量仪对改性筛网进行表征。考察刻蚀时间、壳聚糖质量分数、氧化铝质量分数、氧化铝粒径、重复使用次数等因素对改性筛网水下亲水/疏油性能的影响,研究改性筛网的性能。结果表明,制备的改性筛网具有良好的水下亲水疏油性,可分离不同类型的油水混合物,具有良好的耐盐和耐碱性能。     

3β,5α,6β-三羟基-3-取代甾体硫酸酯钠的合成研究

甾醇硫酸酯钠盐化合物由于其独特的结构特征和特殊的生理活性引起人们越来越多的关注.该文从天然存在的甾醇化合物1a-1c出发,经过环氧化、水解得到3,5,6-三羟基甾体化合物2a-2c,然后利用三乙胺-三氧化硫复合物进行硫酸酯化,并通过阳离子(钠型)交换树脂进行Na+交换得到目标产物5α,6β-二羟基-3-取代甾体硫酸酯钠盐.3b-3c是文献中未见报道的新化合物.     

石杉碱甲对急性炎症小鼠室旁核和脑干c-Fos和GFAP表达的影响

目的:探讨石杉碱甲对急性炎症小鼠下丘脑室旁核和脑干神经元c-Fos和星形胶质细胞(astrocytes,AST)胶质原纤维酸性蛋白(glial fiberillany acidic protein,GFAP)表达的影响.方法:①采用蛋清致小鼠足趾肿胀模型,检测致炎后30min,1h,2h的小鼠足容积并计算肿胀度;②免疫组化技术检测孤束核、迷走背核及室旁核神经元c-Fos及星形胶质细胞GFAP的表达.结果:①与生理盐水组比较,不同浓度的石杉碱甲均可明显抑制蛋清致小鼠足肿胀(P0.05或P0.01).②与对照组相比,致炎组小鼠孤束核和室旁核内Fos免疫阳性神经元(Fos-immunoreactive neurons,Fos-IR)及GFAP免疫阳性星形胶质细胞(GFAP-immunoreactive astrocytes,GFAP-IR)数目均明显增多(P0.01),而迷走背核增加不显著(P0.05).与致炎组相比,石杉碱甲给药组孤束核、迷走背核及室旁核内Fos-IR神经元及GFAP-IR星形胶质细胞数目均明显增多(P0.01).结论:石杉碱甲对蛋清致小鼠足肿胀有明显的抗炎作用;石杉碱甲能够显著增强急性炎症小鼠孤束核、迷走背核及室旁核内神经元和星形胶质细胞的活动.     

从炸使馆到直接互袭，伊以冲突将如何发展？

<正>4月19日,伊朗中部省份伊斯法罕发生爆炸,美国官员随后告诉媒体,以色列发动了该袭击。这是以色列对伊朗五日前袭击的回应。4月14日,在本国驻叙利亚大使馆领事部门建筑遭以色列空袭两周后,伊朗伊斯兰革命卫队对以色列目标发动大规模袭击。有报道称,这也是两国的首次直接军事对抗。而此前的4月1日,以色列对伊朗使馆的轰炸,     

无衍射光在直线度误差测量系统中的应用

无衍射光的中心光斑直径很小，且在传播方向上其尺寸不随传播距离而变化。将其应用于直线度误差测量系统，可以获得较高的测量精度。研究了无衍射光束的特性及其人实现方法，给出了测量系统的结构和参数。理论分析和实验表明这种新型测量系统可满足高精度测量的要求。     

论林语堂的"半半哲学"及其翻译理论

文章通过对林语堂“半半”人生哲学的分析,指出林氏翻译思想也受这一人文主义哲学思想深刻地影响,其翻译实践中体现的“和谐”“近似”“多元互补”的翻译观、“有容乃大”的宏伟气魄及其“后现代”翻译思想,在翻译学蓬勃发展的今天仍然有不可忽视的借鉴作用。     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.