河南省桐柏县河坎银矿地质特征及找矿标志

桐柏县河坎银矿位于朱庄背斜北东翼和老洞坡A型背斜北西翼结合部位,赋存于上元古界歪头山组下部第五（Pt3w15）和第六岩性段（Pt3w16）中。低角度的层间剥离断层或高角度的顺层正断层控制了矿体的分布。与矿化关系密切的近矿围岩蚀变以硅化为主,伴随有绢云母化和黄铁矿化。主要指示元素在矿体与围岩中均形成异常,元素轴向分带由上至下呈现低温元素组合到高温元素组合的变化规律。Cu、Mo为矿体尾部（下部）元素。Ag/Mo,Ag.Sb/Cu.Mo元素比值大小可作为判别矿体剥蚀程度及寻找深部银金属矿的地球化学标志。     

基于多尺度分析提取胚胎边缘的算法研究

本文提出了一种从胚胎图像中提取边缘的有效算法。该算法在小波多尺度分析的基础上,针对胚胎边缘的几何形态选择多尺度元素进行边缘提取。实验表明,该算法具有良好的胚胎边缘提取效果。     

大连地区蒲公英不同部位微量元素的光谱测定

采用火焰原子吸收光谱法对大连地区蒲公英根、茎、叶、花、种子不同部位的8种微量元素含量进行了测定分析。分析比较了HNO3+HCl、HNO3+H2SO4、HNO3+HClO4这3种不同混酸的消化程度,确定了HNO3+HClO4混酸体系为最佳消化液,最佳混合体积比为4∶1,最佳消化时间为5 min。各元素在实验范围内,加标回收率和精密度较好,加标回收率为92.5%～107%,相对标准偏差(RSD)小于5%。分析结果表明,蒲公英中K、Ca、Mg、Na和Fe等人体所需的微量元素含量丰富,表现为:在叶中,Ca>K>Mg>Mn>Cu>Fe>Na>Zn;在花中,K>Ca>Mg>Fe>Na>Cu>Mn>Zn;在根中,K>Ca>Mg>Na>Mn>Fe>Cu>Zn;在种子中,K>Ca>Mg>Cu>Mn>Fe>Na>Zn;在茎中,K>Ca>Mg>Na>Mn>Fe>Cu>Zn。本研究为大连蒲公英的合理利用及开发提供了依据。     

全球通货膨胀下的世界稀土博弈

随着科技的发展,信息产业的崛起,曾不为人知的稀土元素渐渐被人们熟知。尤其是在美国量化宽松政策下的全球通货膨胀时期,稀土价格更是一路上涨,世界各国纷纷加大对稀土的重视程度,加速制定有关稀土的产业扶植政策。简要介绍了中国的稀土现状,阐述了各国的稀土产业政策。     

苦瓜中矿物元素分析及食用方法

采用微波消解法消化样品,并用ICP-AES测定了食用苦瓜、药用苦瓜及煮沸药用苦瓜的提取液中Ge、Mg、Zn、K、Fe、Ca、Na、Se等8种矿物元素的含量,方法回收率在94.0%~103.0%,相对标准偏差小于2.07%。ICP-AES法简单、快速、灵敏度高,准确性好,可多元素同时测定。比较食用苦瓜与药用苦瓜中矿物元素发现,食用苦瓜中矿物元素的含量高于药用苦瓜;药用苦瓜经煮沸后的提取液中含有K、Mg、Ca、Fe等4种矿物元素,其中K元素含量较多,Mg、Ca、Fe元素含量较少,提取液中不含有Ge、Se等2种抗癌元素。因此,食用蔬菜苦瓜比药用苦瓜更有益于人们身体健康。     

AMC吸波体设计及其应用

对基于涡旋谐振环的AMC结构引入介质损耗,得到了一种“完美”吸波体,实现了单一频点2 GHz下较强的窄带吸波;然后加载集总参数元件拓展吸波体的频带宽度,在低频超宽带1.7 ~ 2.2 GHz范围实现了90%以上的吸收率,并对其吸波机理进行了分析;最后将宽带吸波体敷设到开缝腔体内壁上抑制腔体谐振,解决了屏蔽腔体的高谐振问题,开辟了超材料的一个新的应用领域。     

绝对值方程的例外族及解存在的条件

用拓扑度理论研究绝对值方程可解的充分条件,结果表明,一个绝对值方程或者存在解或者存在例外族.运用该结论,进一步得到:当矩阵A为广义三次矩阵时,绝对值方程不存在例外族,从而绝对值方程有解.     

项目教学法的实施过程和实施要件

项目教学法是高等职业教育中一种有效的教学方法.在课程教学中包括项目任务设计、项目任务分析、项目任务实施、项目任务展示、项目任务评价等5个步骤.在实施过程中要具备一些必要条件,才能真正实现在"做中学",能有效培养学生职业技能.     

具有非零元素链的矩阵为H矩阵的判定条件

目的解决判断一个具有非零元素链的矩阵为H矩阵的条件。方法采用逻辑推理的方法进行了证明。结果得到了当矩阵含有非零元素链时,判断其为H矩阵的条件。结论此结果对于控制系统的稳定性、特征值分布、线性方程组迭代解等方面都具有重要的理论意义。     

BP neural network based flexural strength prediction of open-porous Cu-Sn- Ti composites

Open-porous Cu-Sn-Ti composites are fabricated by the space holder sintering technique using carbamide particles as space-holder material. Generally, the mechanical properties of open-porous sintered composites, especially the flexural strength affect the machine tools wear significantly. In this paper, a back-propagation (BP) artificial neural network with genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization algorithm (PSOA) was then employed to relate the composition parameters (pore size, porosity and concentration of molybdenum disulfide particles) to the flexural strength. Furthermore, a comparison of predicted and experimental results using GA-BP and PSOA-BP models was conducted and good prediction accuracy was obtained. The study showed that PSOA-BP models could achieve better prediction results in aspects of the higher convergence velocity, lower relative errors of the flexure strength utilizing GA-BP models. Finally, the high porosity and desired flexural strength were achieved by optimizing the input parameters of open-porous Cu-Sn-Ti composites.