微波法制备α-四(4-羧基苯氧基)酞菁锌及其光催化性能

采用微波辐照法合成了α-四（4-羧基苯氧基）酞菁锌（ZnPc）,以UV-Vis,FT-IR等手段对其进行了表征,并以碘量法测定了产物的单线态氧量子产率。结果表明：以2mL N,N二甲基甲酰胺（DMF）为溶剂,0.4mL 1, 8二氮杂二环[5, 4, 0]十一碳-7-烯（DBU）为催化剂,0.1g 3-4-羧基苯氧基邻苯二甲腈及0.03g ZnCl 2,800W微波辐照180s后,可得到产率为75.3%的ZnPc,比传统加热合成产率提高了403%。对1, 3二苯基苯并呋喃（DPBF）光漂白实验表明,所合成的ZnPc具有较高的单线态量子产率、光活性和稳定性。     

激发相干态及其叠加态与三能级原子作用的光子反聚束效应研究

研究了激发相干态及其叠加态与V－型量子拍频三能级原子相互作用时的动力学行为,并对光场的二阶关联函数进行数值模拟分析,讨论了m,Φ,λ等参数对光子反聚束效应的影响,当λ＝0时,三能级原子就退化为二能级原子,当m=0时,激发相干态场就退化为相干态场,故它们均可作为特例纳入到此模型中来。     

自旋相干叠加态的相干性质

利用态叠加原理将两个不同的自旋相干态叠加，得到的薛定谔猫态具有相干的非经典特性．通过计算2阶关联函数来量度与判断反聚束效应，并得到原子数目、η的取值共同决定反聚束效应强度的结论     

具有广义分解的态射幂的广义逆

研究了具有广义分解的态射幂的Moore-Penrose逆的存在条件及其表达式，给出群逆的表达式，并得到了态射幂的Moore-Penrose与群逆之间的关系，推广了具有泛分解的广义逆的相应的结果。     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.     

在相对论性激光-等离子体系统中模拟激光参数对等离子弧柱形态的影响

基于相对论性激光-等离子体动力学理论和PIC方法建立了激光入射等离子弧柱的模型,该模型描述了激光入射等离子弧后粒子的运动,并模拟了弧柱形态的变化。通过改变激光的平均功率、脉冲宽度以及重复频率,模拟等离子弧柱形态变化,得到的激光参数对等离子弧柱形态的影响规律。通过控制弧柱的直径可以提高材料的熔积性能。计算结果表明增大激光平均功率、脉冲宽度,可以更深地压缩等离子弧;但是,重复频率的影响则会出现波动现象。激光等离子复合加工更适合于精细加工。     

广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用

讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型.针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布的马尔科夫链,并给出了广义线性模型参数的估计值和显著性因子.根据实际工业试验数据,利用SAS软件对广义线性模型进行了贝叶斯分析,结果表明贝叶斯广义线性模型在参数估计的稳健性和显著性因子识别方面比一般的广义线性模型更加可靠和有效.     

基于单模态生理信号无监督特征学习的驾驶压力识别

针对基于多模态生理信号分析的驾驶压力识别会影响驾驶员的行车舒适性,且传统的生理特征的提取需要依赖先验知识的问题,构建了基于单模态生理信号无监督特征学习的驾驶压力识别模型.首先采用单模态生理信号,通过构造卷积自编码器进行无监督的特征学习来提取抽象特征;然后将特征依次送入支持向量机、随机森林、K最近邻、梯度提升决策树4种不...     

群组中实现的量子零知识证明

零知识证明是指证明者使验证者确信证明者拥有某一个秘密值,而证明者没有向验证者泄漏关于该秘密值的任何有用信息.其优点是在证明了自己身份的同时,还确保了有用信息不泄露,有效防止了他人冒充.经典的零知识证明均是基于计算复杂性的.用量子安全通信的传输方式,设计了一套在群组中实现的量子零知识证明方案.     

组织工程多孔管状支架的低温挤出成形

聚乙二醇/聚对苯二甲酸丁二醇酯(PEG/PBT)-1,4二氧六环溶液体系在温度低于20℃时可变成凝胶态。将数字挤压/喷射技术与热致相分离技术结合,提出了一种新型多孔管状支架成形技术——低温挤出成形技术。构建了基于该技术的成形平台,研究了成形温度对支架宏观形貌、孔隙率、力学性能等的影响。该技术成形的支架孔隙率最高可达95%,微孔尺寸分布为35~48μm,支架弹性模量为61.9~106 kPa。人类颌下腺细胞种植实验表明:支架具有良好的细胞亲和性,在涎腺组织工程中具有良好的应用前景。