四-对羟基苯基卟啉的自组装及光电特性

利用X射线光电子能谱(XPS)测试5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉单体和5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉自组装二聚体,并通过化学模拟得到卟啉自组装二聚体分子的最优构象.结果表明:两种卟啉化合物中氧原子的类型不同;在单体卟啉中未检测到瞬态表面光电压信号,卟啉自组装二聚体表现出较好的瞬态表面光伏特性;卟啉自组装二聚体的光限幅性质优于卟啉1单体.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

公理化局部有限空间中映射连续性的扩展

用公理化方法研究了局部有限空间中的连续映射及其扩张问题。给出了局部有限空间的公理化定义方法;利用邻近关系研究了局部有限空间中的连续映射、同胚和局部同胚等问题;通过对局部有限空间变形的研究,定义了局部有限空间的一种特殊收缩核,有效地解决了局部有限空间中连续映射的扩张问题。     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

基于BaLuF5∶Yb3+,E3+纳米晶掺杂的聚合物光波导放大器

为提高聚合物光波导放大器的增益性能,利用高温法合成了BaLuF5∶Yb3+,Er3+纳米晶,并分别对纳米晶的形貌、晶体结构和近红外发射特性进行了表征.测试结果表明,纳米晶平均粒径为13 nm,并在1 530 nm处具有较强的发射,荧光半高宽为50 nm.将合成的纳米晶掺杂入SU-8聚合物作为光波导放大器的芯层材料,使用光刻显影等工艺,在表面长有二氧化硅的硅衬底上制备出了聚合物光波导放大器.当980 nm波长泵浦光功率为280 mW、信号光波长为1 530 nm且功率为0.1 mW时,在长度为1.1 cm的光波导放大器中,获得了3.95 dB的相对增益.     

云南老厂矿区煤层气地质条件

在分析矿区地质条件、煤岩及煤储层特征的基础上,探讨研究区煤层气地质条件.结果表明:老厂矿区龙潭组和长兴组含煤性好,煤层厚度大并且分布稳定,煤质以无烟煤为主,生烃量大,生烃能力强;煤岩组分稳定,镜质组含量高,对甲烷吸附性强;煤层孔隙度较低,渗透率中等;解吸率和储层压力偏高,中等含气性,含气量在6.02 ～ 18.95 m3/t.研究区构造类型和水文地质条件相对简单,围岩封盖及地下水封堵作用强,利于煤层气的富集成藏.综合分析认为,老厂矿区属中型富甲烷煤层气目标区,煤层气成藏地质条件优越,煤层气资源丰富,开采条件优越.     

水溶性La_(0.88)Sr_(0.12)MnO_3纳米粒子的非水相合成

采用纳米微乳液法,以三嵌段共聚物聚氧乙烯-聚氧丙烯-聚氧乙烯(PEO-PPO-PEO)为表面活性剂,乙酰丙酮镧(III),乙酰丙酮锰(III)和乙酰丙酮锶(II)为前驱体,1,2-十六烷二醇为还原剂成功合成了水溶性La0.88Sr0.12MnO3纳米粒子.FT-IR分析证实该纳米粒子表面存在PEO-PPO-PEO分子,XRD和TEM分析表明该纳米粒子基本上呈球形、粒径分布窄、结晶度高,VSM测试表明该纳米粒子室温下显示软铁磁性.纳米粒子在水中快速和高效的分散收集过程,表明该纳米粒子具有良好的水溶性和磁操控性.     

Fe~(3+)-水合红菲绕啉二磺酸钠分光光度法测定异烟肼

基于异烟肼分子结构中的酰肼基具有较强的还原性,可将Fe~(3+)还原为Fe~(2+),选择水合红菲绕啉二磺酸钠作为Fe~(2+)的显色剂,建立了可见分光光度法测定异烟肼的新方法.在最佳实验条件下,异烟肼的浓度在0.04~3.2μg·mL-1范围内符合比尔定律,表观摩尔吸光系数ε=1.14×104 L·mol~(-1)·cm~(-1),检测限为0.033μg·mL~(-1).方法可用于异烟肼片剂和尿样中异烟肼含量的测定.     

Recent advances and challenges in materials for 3D bioprinting

3D bioprinting has been developed as a promising technology in a wide variety of biomedical applications. However, the successful implementation of bioprinting is still heavily restricted by the relatively narrow range of printable and biocompatible materials. Recently, many comprehensive reviews of the main bioprinting methods, commonly used bioprinting materials and the trending bioprinting applications have been carried out. In this review, we focused on the trends in the development of materials for 3D bioprinting. The significance and recent advances of ECM-based materials, multi-material and stimuli-responsive materials for bioprinting were summarized successively. Moreover, the challenges in current studies and future perspectives of materials for 3D bioprinting were discussed.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.