离子液体萃取水中铜离子的研究

研究了3种不同阳离子取代基咪唑类离子液体:1-丁基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐([Bmim]PF6)、1-己基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐([Hmim]PF6)、1-辛基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐([Omim]PF6)作为萃取剂对水中Cu2+的萃取能力,并与传统有机溶剂四氯化碳(CCl4)的萃取效果进行了对比.研究发现,上述离子液体本身对水中铜离子萃取能力很低,但加入螯合剂双硫腙后,萃取率可由原来的2.1%提高到93.1%,而且离子液体-双硫腙体系较四氯化碳-双硫腙体系有更高的萃取率;研究表明,随着离子液体咪唑阳离子取代烷基碳链长度的增加,其萃取效率逐渐下降;考察了溶液温度、pH值、萃取时间以及盐效应对萃取效率的影响,结果表明:温度对该萃取体系影响并不显著;当萃取时间大于6 min时,萃取基本达到平衡状态;溶液pH的变化对离子液体萃取体系的影响较大,酸性条件时萃取率较低,当pH>10时,萃取率均大于90%;盐度增加会降低离子液体萃取体系对水溶液中铜离子的萃取效率.     

液态发酵生产水溶性红曲黄色素的条件优化

以红色红曲菌（Monascus ruber）M-7为实验菌株,以色价和色调为评价指标,对液态发酵生产水溶性红色红曲黄色素的条件进行了研究。结果表明,培养基pH值为3～4时,红色红曲菌M-7能合成大量的水溶性红曲黄色素,发酵液呈鲜艳的黄色色调;培养基最优碳源为2%蔗糖,最优氮源为0.2%硫酸铵;水溶性红色红曲黄色素的色价和色调值随着培养时间的延长先升后降,在第8天时达到最高,色价为5.56 U/mL,OD400 nm/OD510 nm为10.29,OD400 nm/OD470 nm为3.93。     

袜品图案创新设计分析与研究

袜子作为日常生活中最常见的服饰之一,是服装整体造型美的重要组成部分.图案是能给予人较大视觉冲击感受的设计元素之一,现以袜品图案创新设计为切入点,探索袜品图案设计上以形象设计和意蕴赋予两大要点为中心的创新思路.     

城市仿真水环境评估预警关键技术研究与实现

以武汉市南湖流域为建设试点,探索了城市仿真水环境评估预警平台建设的总体框架、功能模块设计和关键技术,重点描述了管网混错接评估、污水量和污染物负荷评估、污水收集与处理系统建设情况评估、水环境状况评估和水文特征评估等关键技术,建立了城市仿真水环境评估预警平台,该平台的建设对于城市水环境治理工作具有非常重要的意义。     

探究CASS软件系统的应用

南方CASS软件在四川地区的使用不是很普及,通过对南方CASS的实际操作,了解CASS的使用方法以及作用,并根据本身的使用经验,做出简单的归纳,希望对广大的初学者有实际帮助意义。     

流苏在国风袜品设计中的运用

近年来,袜品的装饰性对于人们的整体穿着打扮起到了越来越重要的作用,而同时,国风文化也在逐渐崛起.其中,流苏作为国风文化的一个重要元素,在与袜品结合时,既可以创新袜品设计,亦可以弘扬国风文化.本研究通过流苏装饰的起源以及二者结合设计的特点分析,试图找到二者的切入点,为袜品设计提供一些思路.     

基于MPEG-4的数字视频监控系统的设计和实现

本文介绍基于MPEG-4的数字视频监控系统的设计方案和具体实现，给出了本系统的视频编解码、显示和播放、传输和控制的方案和实现方法；充分利用了网络传输特性和Windows多线程机制，综合使用TCP和UDP结合的通信方式，用循环缓冲队列进行数据的接收和控制，实现了数字视频监控系统。并给出了可用于实现的硬件示意图和软件架构，以及系统试验结论。     

KDF金属滤料运用在反渗透预处理系统中可行性的初步研究

考察了ＫＤＦ去除水中余氯、细菌、重金属离子及阻垢的效果，为ＫＤＦ在反渗透顶处理系统中的应用提供了可行性依据。     

防污漆中全锡与全铜分析的微波溶样前处理方法研究

本文利用北京美诚科贸集团的WR-1微波样品处理系统对成分复杂,难以溶解的防污漆进行了前处理研究。实验结果表明:当控制压强在900kPa,对漆样进行两次溶样。一次溶样时加7mL HNO_3,二次溶样时加1mL HNO_3和1mL HCl,样品溶解较完全,制备液清澈透明,铜和锡的回收率在92％～115％之间。整个试样消化制备时间仅35～55min     

U-Net与自适应阈值脉冲耦合神经网络相结合的眼底血管分割方法

由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这会导致血管区域丢失、血管过细等问题。针对这些问题,提出一种结合U-Net与脉冲耦合神经网络（PCNN）各自优势的眼底血管分割方法。首先使用迭代式U-Net模型凸显血管,即将U-Net模型初次提取的特征与原图融合的结果再次输入改进的U-Net模型进行血管增强;然后,将U-Net输出结果视为灰度图像,利用自适应阈值PCNN对其进行精准血管分割;在U-Net模型中引入Batch Normalization和Dropout,提高训练速度,有效缓解过拟合问题。实验结果表明,所提方法的AUC在DRVIE、STARE和CHASE_DB1数据集上分别为0.979 6,0.980 9和0.982 7。该方法可以提取更多的血管细节,且具有较强的泛化能力和良好的应用前景。