热电池正极材料二硫化钴含量测定

采用电位滴定法和硫原子转化法分别测试了样品中的Co、S原子含量,并探讨了样品取样条件、溶样条件及样品主要杂质等对测定的影响. 通过计算实验数据获得样品中S、Co原子配比,从而得到二硫化钴含量分析方法. 样品的重现性比较好,标准偏差小于0.25%.     

Wave Polarization Scattering and Transmission Property in Randomly Distributed Chiral Spheroids

1. INTRODUCTIOnThe lack of geometric symwtry b~en an object and its mirror image is referred to as chirality or handedness(in optical literature it is called optical activity [1]). A chiral medium produces different responses to left- andright-circularly polarized light. Since the phenomenon of chirality was known earlier at the molecular level, thechirality study has been of illterest especially in the fields of chemistry and biochemistry [2]. In recent decades, ithajs become of increasin…     

农村文化产品供给方式的转型之路

农村文化产品有效供给不足是当前农村文化建设和农村文化事业发展面临的主要难题之一,解决这一难题既需要加大政府主导下的农村公共文化产品供给,更需要发挥农村居民在农村文化建设中的主体作用。以农村居民为主体发展农村文化产业,改善农村文化产品有效供给不足的状况,是满足农村居民的文化生活需要,保障农村文化建设顺利进行和农村文化事业健康发展的有效途径。     

煤显微组分热解过程中脂肪氢的演化特征及其动力学

采用热台与FTIR考察了平朔煤和神东煤显微组分热解过程中脂肪氢的演化特征.结果表明,随着热解温度的升高,脂肪氢经历了快速减少、缓慢减少和基本不变三个阶段,揭示出煤大分子体系依次发生了脂肪碳氢链的裂解、环烷化反应、芳构化反应、芳香结构氢化反应以及芳香缩合反应等;动力学分析表明,脂肪氢脱除反应的活化能较低,与反应体系中存在大量自由基有关;甲基与亚甲基的相对脱除速率随温度呈现M型关系.     

窄方位角地震资料在裂缝储层预测中的应用

针对窄方位地震采集中裂缝检测难题,通过远近偏移距属性差异地震正演和方位地震属性差异的地震正演,模拟得到针对窄方位地震采集区块的叠前裂缝储层预测方法;利用JZ油田叠前地震资料中的远近偏移距信息、方位地震信息,通过远近偏移距属性差和方位地震属性差,并综合叠前弹性参数反演和应力场模拟等技术方法,对裂缝储层进行预测.预测结果在后验井中得到了证实.     

吸附蒸馏过程中不平衡定态间的耦合分析

利用非平衡热力学原理，对吸附蒸馏过程中各个热力学传输流之间的耦合进行了理论分析，研究发现在一定条件下，肿附率不仅改变组分在气液两项之间的分配关系，还影响组分的方向。     

论个体心理健康的机制

心理健康的形成变化的机制构成可相对分为静态动态二类。从静态看，社会系统、个体系统、自然系统三是主要的结构因素。从动态看，有目的性、手段性等等机构成因素及运动。社会系统与个体系统在个体心理健康机制系统中有特殊地位与作用。心理健康的形成与变化，是整个系统各部分因子能量运动中产生的熵与负熵所致。心理健康机制的良好状态，系于各子系统内部的更新与系统间的整合。     

加强实践教学环节的质量管理的探讨

实践教学环节的管理质量直接影响着高等工科院校的人才培养质量。本文在就目前实践教学现状进行分析的基础之上,提出应加强实践教学的过程管理,并给出了具体的解决措施。重点针对实践教学成绩评定中普遍存在的科学性、客观性不足的现象,提出了切实可行的改进方案。     

一类单摆系统的滑模控制混沌同步

研究了一类单摆系统的滑模混沌同步问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了控制律,给出了切换函数的构造,并得到在适当地选取控制律条件下单摆系统是滑模控制混沌同步的结论。数值算例说明了该方法的有效性。     

宫颈细胞图像的特征选择与分类识别算法研究

为了提高宫颈细胞识别速度,以最少的特征数量获得最高的识别准确率,运用分类与回归树算法(Classification and Regression Trees,CART)进行特征的选择,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对分类器支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行优化,形成了PSO-SVM分类算法对细胞进行分类.使用Herlev数据集对文中提出的算法进行验证.通过CART特征选择方法,成功地从20个特征中提取出9个更具代表性的特征,并且二分类和七分类的准确率均达到99%以上.并引入其他几种宫颈癌细胞的分类识别算法进行仿真比较,结果表明,本文算法在特征数目较少的情况下识别准确率依然具有明显优势,从而验证了该算法的有效性.所述方法有效降低了人工特征选择的难度,在减少了识别用时的情况下,依然保证了细胞的识别准确率与之前几乎无异,为宫颈癌疾病诊断提供了一套有效的方法框架.