两个镉配合物的超分子作用力和催化酯化反应的研究

利用荧光和差热-热重分析方法对配合物1[Cd Cl (phen)2(C3H3O2)]和配合物2[Cd(H2O)(C3H3O2)2(phen)]的超分子作用力大小进行了定性研究,结果表明:配合物1[CdCl(phen)2(C3H3O2)]的π-π堆积超分子作用力比配合物2[Cd(H2O)(C3H3O2)2(phen)]的强.研究了Cd[Ⅱ]在强碱性条件下(pH=11.00)催化丙烯酸与甲醇生成丙烯酸甲酯的反应,当甲醇与水的体积比为1∶11时,丙烯酸甲酯的产率高达97%.     

以系统科学指导醇基燃料的开发

在能源开发和应用的研究中，以系统科学的结构质变原理为理论依据，对车用清洁燃料的兼容性进行分析，提出运用等离子体物理技术改变燃料的物质形态，在燃料的储存和输送不变的前提下，改变能量的转换方式，提高现有燃料热效率和开发清洁燃料的新途径，用以打开一条永不枯竭能源的绿色通道。     

配合物[Cu(phen)(BIP)](ClO_4)_2与CT-DNA的相互作用

用紫外-可见吸收光谱、荧光光谱、粘度法和循环伏安法等方法研究了铜(Ⅱ)配合物[Cu(phen)(BIP)](ClO_4)_2(phen = 1,10-邻菲咯啉;BIP = 2-(3′,4′-亚甲二氧基苯基咪唑并[4,5-f]-1,10-邻菲咯啉)]与小牛胸腺DNA (CT-DNA) 的相互作用.结果表明:配合物与DNA的作用模式为插入方式,与DNA的键合常数为1.06×10~5 L·mol~(-1).     

智慧城市建设,数据与规划管理

 智慧城市建设是因为信息和通信技术（ICT）更新传统城市设施带来的新的城市建设。因个人智能设备、云计算和大数据的普及,城乡地区会产生巨大的生活方式变化。智慧城市的实践和创新对城市管理提出了新的要求,追求更好的城市、更好的生活。据此本文论述了智慧城市建设的概念与目标,以及相关的制度建设与城市规划。     

直觉模糊语义匹配的相似性度量

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念和运算,综合考虑其隶属度函数与非隶属度函数两个因素的影响,通过对Zadeh模糊集相似度的计算模型进行扩展,给出了直觉模糊语义匹配的相似度的几种扩展计算方法,即最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、相关系数法、指数法等,并举例阐明其应用,从而使直觉模糊语义匹配度的计算方法得到进一步拓广。最后,研究了直觉模糊相似关系,证明了直觉模糊相似矩阵的一个定理。     

2-巯基-6-羟基-4,5-二氨基嘧啶螯合-浊点萃取-HPLC测试金属离子的研究

合成了2-巯基-6-羟基-4,5-二氨基嘧啶螯合剂,采用红外光谱法、核磁共振波谱法、X射线能谱分析法对其结构及元素组成进行了分析测试.将螯合剂与水中Cu2+,Hg2+,Fe3+反应生成金属螯合物,通过非离子表面活性剂的浊点特性萃取螯合物,采用高效液相色谱对萃取物进行分离测定.外标法定量,在0.2~1.0 mg/L范围内,金属离子浓度和色谱峰面积呈现良好的线性关系,线性相关系数(R2)分别为0.998 3,0.998 7,0.999 2,Cu2+,Hg2+,Fe3+的最低检出限分别为3.4,3.7,1.6μg/L.     

关于复合迫近束方法对偶问题的研究

对于具有复合形式目标函数的优化问题,复合迫近束方法展示了很好的数值结果,因此,对于该类问题的研究越来越受到人们的关注．本文中,c：R^a→R^m是光滑映射,h：R^m→R是正齐次凸函数．我们将复合无约束问题minx∈R^n（h·c）（x）的研究转化成一系列二次规划问题mind∈^Rn ht（ck（d））＋1/2｜d｜k,l^2的求解．本文利用文献[1]中惩罚束方法的研究方式,采用对偶空间思想,对惩罚子问题展开研究,刻画了原问题与对偶问题之间的关系．     

正交试验法优化金莲花黄色素的提取工艺

为了探索金莲花黄色素的提取条件,以金莲花干花瓣为实验材料,无水乙醇为提取剂.选择液固比、温度和提取时间等因素进行单因素试验,在此基础上,进行了三因素三水平正交试验.试验结果表明,当液固比为50：1（mL/g）,提取温度为60℃,提取时间为60min时,金莲花黄色素提取率达10.9％.     

酶联免疫检测技术在水环境雌激素快速筛选中的应用研究

采用酶联免疫(ELISA)检测技术,对长江口水样和污水处理厂水样中的典型雌激素雌二醇(E2)进行分析,并与化学检测浓度进行验证比较.结果表明:ELISA的检测限可低至0.5 ng·L-1,试验的变异系数小于30％,具有较高的灵敏性和良好的重复性;ELISA检测长江口采集的水样中E2浓度范围在0.5 ng· L-1以下到0.7 ng·L-1,污水处理厂水样中E2浓度范围在2.5～11.5 ng· L-1,与液相色谱串联质谱( LC - MS/MS)的分析结果相比,相关系数R2为0.9147,表明两种方法具有良好的相关性;ELISA检测所需的水样量比LC - MS/MS更少,使用96微孔板可同时对43个样品进行检测,从而缩短了单个样品的分析时间,具有快速简便和经济适用性.     

人工神经网络和支持向量机性能比较及其在DMD疾病识别中的应用

对人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)这两种机器学习方法进行了分析与比较,并分别利用两种算法对神经肌肉罕见病DMD的磁共振图像(MRI)数据进行建模、分类预测.经对比后得出结论:两种算法结果均表明,DMD的两类MRI(T1和T2)中,T1更具特征性,故此类患者的MRI检查可仅进行T1扫描;若能选择合适的模型参数,则两种算法模型均具有极好的分类预测效果,其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%,97.3%,97.9%和96.9%,97.3%,97.1%;利用机器学习方法对DMD患者的MRI进行分析处理可作为该病无创检测的技术探索,有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段.