复方舒心胶囊中绿原酸在家兔胃肠吸收试验

对两组家兔的胃肠道分别进行在体提取液单向灌流,并定时收集胃肠灌流液,运用紫外分光光度法建立标准曲线,以绿原酸的浓度为指标测算吸收情况。结果表明,提取液中的绿原酸在家兔胃肠道部分均有明显吸收,且小肠段的吸收程度高于胃部。     

考虑估值不确定和搜索成本的预售决策研究

研究了预售环境下,存在消费者估值不确定和消费者搜索成本时,销售商的最优定价和配给决策.建立一个两阶段模型,考虑一个销售商出售单一新产品给若干具有战略行为的消费者,消费者根据自身效用最大化原则选择最佳购买时机,销售商则考虑消费者的战略行为,决策最优的两期价格和预售期配给量.研究结果表明,预售期的配给量取决于单位产品的采购成本.当且仅当单位产品的采购成本介于特定范围内时,销售商应采用预售策略,此时折扣预售策略总是销售商的最佳选择.否则销售商应采用正常销售策略.研究还表明,当消费者的风险成本系数较低时,消费者的搜索成本越高,销售商的预售价格和总利润越低.否则,消费者的搜索成本越高,销售商的预售价格和总利润越高.     

PW11Mn/有机陶瓷膜的制备及可见光催化性能

高级氧化法产生的具有强氧化性的·OH、·O2-等可以把水体中有害的有机物大分子氧化成CO2、H2O 等小分子物质。以甲基三甲氧基硅烷为有机陶瓷的前驱体,以Keggin 型锰取代杂多阴离子PW11O39Mn（II）（H2O）5-［PW11Mn］为可见光活性组分,采用溶胶-凝胶法制备PW11Mn/有机陶瓷膜光催化剂,并进行了IR、UV-Vis DRS 以及SEM 等表征。通过高级氧化法对罗丹明B（RhB）的光降解反应来评估其光催化活性,同时探究了PW11Mn 负载量、煅烧温度对PW11Mn/有机陶瓷膜光催化性能的影响。实验得出,100 ℃时煅烧的PW11Mn 负载量为2.0 g 的PW11Mn/有机陶瓷膜对罗丹明B 降解效果最佳。     

NiTi合金表面TiO2掺杂N原子的电子结构计算

采用密度泛函理论的离散变分Xα方法(DV-X)α,对表面掺杂N原子后的NiTi合金表面TiO2的电子结构进行了计算,得到各原子间的键级、电荷分布、Mulliken集居数和态密度.结果表明:表面掺杂后,在Ti原子的3d,4s,4p轨道和N原子的2p轨道之间发生了有效的作用,改变了表面膜的电荷分布,表面负电荷增加,从而抑制了C1-等阴离子的吸附,阻碍电子的失去,提高了其抗点蚀的能力;同时,也有利于体液中Ca2 、PO4在表面沉积形成羟基磷灰石,使NiTi合金的耐腐蚀性得到进一步提高.这一理论计算阐明了NiTi合金表面掺N后抗腐蚀性和生物相容性提高的机制.     

构建高师光学课程内容新体系的思考与实践

根据高等师范院校的特点，结合教学工作实际，对光学课程的教学内容进行了一系列改革，提出了构建具有高师院校特点的光学教学内容的基本原则和实施方案．     

多元铁基非晶合金的制备及高温磁性研究

本文采用机械合金化法（MA）制备Fe-Ti-Cu系三元非晶合金．利用X射线衍射仪（XRD）和振动样品次强计（VSM）对样品的结构及磁性能进行测试，结果表明：Fe、Ti、Cu元素之间发生相互扩散，当扩散速度增加到一定程度，来不及形成有序结构，而形成Fe-Ti-Cu非晶合金．球磨得到的Fe-Ti-Cu非晶合金在高温下发生晶化，最后晶化的产物为FeTi、Fe2Ti、CuTi2的混合物．Fe-Ti-Cu非晶合金在高温下的磁性能随晶化产物的不同而变化．     

柱式弹性体的端面载荷分布和结构尺寸对端部效应的影响规律

以长径比1.0的柱式弹性体为研究对象,基于弹性力学理论研究其受载分布和结构尺寸对端部效应的影响. 结果表明：非均匀载荷分布的一端,端部效应变化更剧烈;而均匀载荷分布的一端,随着长径比的增大,端部效应受到端面载荷分布的影响越小. 此外,端部效应对小尺寸弹性体十分敏感,但当尺寸增大超过3.5倍时,通过抑制端部效应的效果迅速消失. 研究结果为柱式负荷传感器的设计提供理论指导依据.     

锌、钙改性三聚磷酸铝防锈颜料的制备及应用

通过聚合-沉淀法合成了锌、钙改性的三聚磷酸铝生态防锈颜料。XRD物相分析表明样品为三聚磷酸铝、磷酸锌、磷酸锌钙和部分未知物的复合材料。SEM形貌分析发现样品为类球形,粒径约100—200 nm。将样品制成醇酸水性防锈涂料喷涂到钢铁表面,测试其耐盐雾等一系列性能。结果表明,复合磷酸盐所制备的水性防腐涂料的各项性能指标、尤其是防腐性能均优于单一磷酸盐产品和德国的ZPA产品。与单一磷酸盐产品相比,其耐盐雾性能由72 h提高到196 h。     

基于深度学习的OFDM信道估计

针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation, DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,利用深度学习设计信道估计网络追踪信道响应及其频域相关系数。通过迭代训练,基于深度学习的信道估计网络能够学习到自回归系数的最优估计,同时利用先验信道信息估计信道频域响应和频域相关系数。与传统方法相比,所提信道估计方法性能提升明显。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.