Nd掺杂与人造沸石载体对TiO_2光催化活性的影响

以具有规则多孔结构的人造沸石为载体,以Nd(NO3)3和Ti(OBu)4为前驱体制备钕离子掺杂TiO2光催化剂.在紫外光的照射下,以甲基橙为光催化降解反应模型化合物,研究了TiO2、Nd-TiO2、TiO2/沸石、Nd-TiO2/沸石光催化剂的活性.通过FT-IR的表征,探讨了Nd和沸石对TiO2的光催化活性的影响.实验结果表明:掺杂钕离子能提高TiO2的光催化活性,催化剂用量为2 g/L,掺杂量为1.0%时,光催化活性最高;用人造沸石为载体所制得的TiO2光催化剂对甲基橙也具有较好的光催化降解效果.     

神经网络在项目评估中的应用

项目评估在市场机遇获得、成本控制和竞争力判别等方面决定着企业的成功与否.通过对影响项目价值的属性、因素、显性指标以及它们之间关系的研究,采用模拟生物神经元基本功能的神经网络技术建立项目价值模型,改进了传统的BP算法,对样本进行监督训练的反向传播算法得到权重因子,从而确定指定项目的价值,辅助决策者进行项目评估决策.实际应用证明了算法的有效性和模型的实用性.     

人工神经网络-近红外光谱法非破坏定量分析Norvasc药片

用人工神经网络(ANN)解析Norvasc药片的近红 外(NIR)漫反射光谱, 实现了对其中有效成分苯磺酸氨氯地平精确的非破坏定量测定. 设计了最佳的ANN模型, 分别讨论了输入层和隐含层节点数对测定结果的影响. 以HPLC法的测定结果为标准, 苯磺酸氨氯地平浓度预测值的相对误差RE(%)＜4.2%.     

简论道德情感培养在高校德育中的重要性

高校德育建设中,道德情感在塑造大学生高尚的人格,培养大学生的道德修养等方面具有着重要性,体现在一种心理的内在力量对大学生道德认识、道德动机、道德行为、道德习惯以及思想观念等方面的影响上。     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。     

免疫响应系统的全局稳定性

研究了免疫响应系统无病平衡点和正平衡点的全局稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov函数,得到了该系统各个平衡点的全局稳定性条件.结果表明,该系统当只有一个平衡点—无病平衡点时,其必然是全局稳定的;当参数变化导致出现新的平衡点—地方病平衡点时,它也必然是全局稳定的.理论和数值结果非常吻合,表明推导的结果是正确的.该结果的生理意义非常清楚,表明了治疗对此系统的动力学影响是关键性的,对患者的康复是非常重要的.     

点带石斑鱼人工配合饵料中蛋白质适宜含量的研究

设置4组配合饵料蛋白含量分别为48.23%、51.43%、54.09%和56.22%的试验组研究点带石斑鱼人工配合饵料中蛋白质的适宜含量.经过40 d的试验,得出饵料蛋白含量为51.43%的试验组的日均增重量为0.93±0.06 g.d-1、特定生长率为3.72%±0.12%d-1、饵料系数为0.54±0.01,蛋白质效率为363.0%±3.8%,均为最佳.经回归分析,点带石斑鱼人工配合饵料中蛋白质适宜含量为52.1%.     

作业条件危险评价方法在建筑施工中的应用

为了解决作业条件危险评价方法在建筑施工中的应用问题,采用系统安全工程的作业条件危险评价方法,并对这种方法中的L项进行修正,用系统能量与人为能量控制关系来确定隐患是否存在。与原LEC法比,该法采用系统的固有能量与人为控制能量的差值来确定隐患,L的取值更加科学和可操作性,提高了安全投入的经济性。该成果对作业条件危险评价方法在建筑施工中的应用具有一定的参考价值和指导意议。     

赤眼鳟人工繁殖技术研究

于2003年12月至2006年5月,在浙江湖州进行了赤眼鳟池塘培育和规模化人工繁殖试验。结果表明:以粗蛋白含量大于22%的配合饲料和紫萍为饵料,经6个月池塘培育,大部分1龄个体的性腺已基本成熟,2龄个体性腺成熟率达100%;池塘培育的1龄赤眼鳟的绝对怀卵量为(7.07±0.43)×104粒,相对怀卵量457.0,成熟系数23.0%。2龄赤眼鳟的绝对怀卵量为(12.18±0.89)×104粒,相对怀卵量233.5,成熟系数13.3%;拉网等应急剌激对亲鱼产卵有明显影响,每口培育塘繁殖次数不宜超过2次;赤眼鳟人工繁殖宜1次注射、自然产卵,雌鱼适宜剂量为1 000 IU HCG 10μg LRH-A/kg,雄鱼减半,雌雄亲鱼比应控制在7/4以内;浙北地区的人工催产时间在5月底至6月初、水温稳定在22℃以上时为宜。经池塘培育的2龄亲鱼的催产率95.9%、受精率75.3%～88.4%、孵化率86.6%～94.1%。     

一种面向变量传播的弧一致性算法

在AC-3算法的基础上,提出了采用面向变量的约束传播机制新的弧一致性算法(Improved-AC3),算法(Improved-AC3)完全脱离附加的数据结构,使得程序的空间复杂度非常小,也避免了新算法在维护数据结构上的开销,是一种空间复杂度优先的通用弧一致性算法.新算法对于通用弧一致性算法的改进效果是明显的,是对现有弧一致性算法的提高和完善,使其实用性更好,应用前景更宽.