PFOA—APTES自组装双层膜的制备及其拒水拒油性能

采用自组装方法在羟基化硅基底表面制备全氟辛酸/氨基硅烷(PFOA-APTES)自组装双层膜,根据全氟辛酸与氨基硅烷自组装膜末端氨基反应时间的不同,制备3个PFOA-APTES自组装双层膜样品,运用原子力显微镜(AFM)、X-射线光电子能谱(XPS)和接触角测试仪来评价薄膜结构及其拒水拒油性能.结果表明:全氟辛酸与氨基硅烷自组装膜的末端氨基成功发生反应,制备的PFOA-APTES自组装双层膜具有一定拒水拒油效果.     

Excel在试卷分析中的运用

本文通过介绍利Excel软件得出总成绩、最高分、最低分、平均分、各分数段分布人数和及格人数等试卷分析中的相关内容。     

α-Synuclein蛋白过表达对小鼠纹状体的影响

 帕金森病是世界第二大老年神经退行性疾病,致病机理极为复杂。α-synuclein（α-syn）是帕金森病主要病理特征的路易小体的主要组成成分,其突变基因α-syn A30P 也与部分家族性帕金森相关。通过对过表达野生型人源α-syn WT 及其突变体α-syn A30P 蛋白的转基因小鼠的行为学检验、脑部纹状体中氧化应激水平以及儿茶酚胺异喹啉物质水平的检测,研究过表达α-syn 蛋白对小鼠纹状体产生的影响。结果显示转基因小鼠模型与正常鼠相比,其协调能力明显下降,纹状体与全脑的比例显著降低。同时,模型鼠脑中的氧化应激水平与儿茶酚胺异喹啉物质的表达水平均显著升高。研究结果说明,α-syn 蛋白及其突变体的过表达会引起小鼠脑部纹状体中氧化应激水平与儿茶酚异喹啉物质表达水平的升高,从而导致纹状体组织严重损伤。     

短期模拟微重力对SD乳鼠海马组织细胞的效应

 为了探究模拟微重力对新生乳鼠海马脑区的影响,将新生1 d SD(Sprague Dawley)鼠的海马脑区分别做组织块培养和原代细胞培养,将培养物随机分为模拟微重力组1 d组和地面对照组。回转1 d后,用苏木精-伊红染色法(HE染色)、显微镜观察等方式检测组织块表面及内部形态变化,并用流式细胞术检测原代细胞的凋亡情况。通过明场和相差显微镜观察到与对照组相比,组织块经过1 d的模拟微重力刺激后,其厚度发生变化,组织块边缘变薄,透光度增加;HE染色结果显示,与对照组相比,模拟微重力组组织块内部细胞分布散乱。流式细胞仪检测结果显示,原代细胞在经过1 d的模拟微重力刺激后,其细胞凋亡率与对照组相比无显著差异。以上实验结果说明,经过1 d的模拟微重力后,海马组织块的表面和内部形态发生了较大变化,但凋亡率和地面对照组的相比无显著差异。     

一阶非线性具偏差变元的微分不等式解的性质

研究了一类一阶非线性时滞微分不等式及方程解的性质．通过引进一个新的变换,获得了其解的有关振动性质的一些新的结果．所用的方法也适用于时超微分不等式及方程．所得结果推广了已有文献的相应结论．     

广西容县沙田柚与蜜柚营养成分的比较研究

[目的]对广西容县沙田与柚蜜柚两种柚子的蛋白质、总糖、维生素C、脂肪及灰分含量进行比较,为本地柚子资源的开发利用提供参考依据．[方法]分别用考马斯亮蓝法、蒽酮比色法、钼酸铵法及酸水解法测定蛋白质、总糖、维生素C及脂肪含量,高温灰化法测定灰分．[结果]实验表明沙田柚4种成分（蛋白质、总糖、维生素C、脂肪）含量均比蜜柚高,但蜜柚灰分含量较沙田柚高[结论]．总体上看沙田柚比蜜柚营养成分高．     

利用循环流化床飞灰合成分子筛实验研究

利用循环流化床锅炉粉煤灰在n(SiO2)/n(Al2O3)≈3.3、Na2O/SiO2为1.2～L 5、H2O/Na2O为40～70、凝胶温度和时间分别为60-70℃、时间2 h、晶化反应温度在90-95℃,晶化时间为4-6 h的条件下可以合成出较高结晶度的分子筛,通过XRD表征发现,产品具有良好的P型分子筛特征峰,其相对结晶度为53%.热重分析可知其具有好的稳定性.     

高校建筑设备节能分析——以湖南城市学院为例

随着我国经济的飞速发展以及世界性的能源紧缺,节能是一个重要的课题.高校的建筑存在功能多样、系统复杂、能耗大的特点.为有效降低能耗费用及运行成本,以湖南城市学院为例,对该学院的建筑设备的能耗运行情况进行了调查,分析了该校建筑设备节能的必要性和可行性,并提出了一些节能建议.     

基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。     

Wyner-Ziv系统中边信息的多块模式分析

Wyner-Ziv视频编码是一种典型的分布式视频编码(DVC)方案,边信息的重建质量对整个Wyner-Ziv系统的性能至关重要.在边信息的重建过程中,引入了H.264中的7种块模式,研究了不同的块模式对边信息质量的影响.分析及实验结果表明,最理想的块模式为8×8.这一结论对以后的DVC研究具有重要的参考价值.