MoO2/PSt核壳式纳米复合微球的合成与表征

结合了微乳液和γ-射线辐照法的优点,用微乳液控制产物的形貌,用γ-射线辐照法实现了在常温常压下制备出预期的核壳式无机-有机纳米复合微球。以七钼酸铵为无机盐原料,以苯乙烯为有机单体,用OP-10和OP-4作乳化剂,与水、煤油组成反相微乳液。用γ-射线辐射反相微乳液制备了二氧化钼/聚苯乙烯(MoO2/PSt)核壳结构的纳米复合微球。通过改变七钼酸铵的浓度和苯乙烯用量,观察产物形貌的变化。在七钼酸铵浓度为0.05 mol/L,苯乙烯用量为2 mL时,微球核壳结构明显,粒径均匀。     

磁性γ-Fe2O3/P（MMA-AM）纳米复合材料的反相微乳液法制备及表征

以FeSO4.7H2O的水溶液为分散相(水相),环己烷为连续相(油相),甲基丙烯酸甲酯(MMA)和丙烯酰胺(AM)为单体,壬基酚聚氧乙烯醚-10(OP-10)为乳化剂,过硫酸铵(APS)为氧化剂及引发剂,配制反相微乳液体体系。用热引发此体系的反应来制备γ-Fe2O3/P(MMA-AM)纳米磁性复合材料。用X射线衍射、红外光谱、热失重分析、透射电子显微镜对产物进行了表征。结果表明:单体MMA和AM发生了共聚,且γ-Fe2O3微粒分散于高分子聚合物中,则产物为γ-Fe2O3/P(MMA-AM)。制备该磁性复合材料球状微粒的最佳条件为:油水体积比为1∶3、亚铁离子浓度为0.4 mol/L、单体含量为7%(质量分数)。     

基于校园网的分析化学慕课教学方式的改革与实践

慕课是大规模开放在线课程(MOOC)的简称,是有别于传统教育的一种新型教学、学习形式。针对当前分析化学理论授课学时减少的实际情况,构建了分析化学慕课教学网络,将慕课教学与传统教学方式相结合,使学生充分利用课余时间进行主动性学习,同时利用课堂加强监管。经我校14级、15级、16级三届学生教学实践应用,教学效果成效显著,实验班级分析化学课程考试成绩及格率、优秀率逐年提高,明显优于对照班级。体现了慕课教学与传统教学相结合对分析化学教学效的良好促进作用。     

全球变暖对植被源异戊二烯排放影响的研究进展

全球变暖背景下植被源异戊二烯的排放通量直接或间接地影响全球大气的物理化学变化,如何预测植物异戊二烯排放的响应机制以及削减其排放估算的不确定性成为热点问题.综述了升温对异戊二烯影响方面的研究进展,分析了不同因素(时间、物种及地域)下异戊二烯应对单因子温度胁迫的影响,以及升温分别与光照、干旱、O3等因子复合对异戊二烯排放的影响.结果表明:在一定范围内升温将增加异戊二烯排放,而与光照、干旱、O3等因子的复合处理并无明确的响应关系.鉴于温度胁迫及温度与其他因素间复合响应机理尚不清晰,异戊二烯排放与全球变暖之间的相互机制仍有待深入研究.     

纳米复合材料研究进展

随着工业生产的迅速发展,材料的性能越来越被人们所重视。材料在化学工业中的应用对发展农业、工业、提高人民的生活水平、对人类改善环境、节约能源都起着巨大的作用,高端材料在军事上的使用甚至可以影响战争的成败。由此可见,材料技术的发展对于一个国家的发展具有重大影响。然而,简单且单一材料已经无法满足人们的需求,材料的复合化是现代材料发展的趋势。最近20几年一个新材料"纳米复合材料"在化学界被广泛化学家所重视。     

新疆和静县乌兰赛尔达坂东金矿床地质特征

乌兰赛尔达坂东金矿床位于新疆和静县境内,大地构造位置处于额尔宾山弧前增生杂岩带内,是南天山萨阿尔明-库米什多金属成矿带中心的主要成矿区之一。区内褶皱、断裂发育;其地层走向与构造线方向一致,均呈北西-南东走向展布。矿床产于中泥盆统萨阿尔明组下亚组(D2s1a)的一套碎屑岩、碳酸盐岩建造之中。矿石中矿物组分比较简单,金属矿物主要以自然金为主;脉石矿物主要为石英、绢云母、绿泥石、方解石和高岭土。金主要以包裹金形式出现,次为裂隙金。矿区的矿物共生组合为自然金及微量黄铁矿、黄铜矿、方铅矿组合。该矿床的成矿作用发生在韧性向脆性转换阶段,并伴随有Fe、Ag、Cu、Si、Al、S的带入,Ca的强烈带出,因此,乌兰赛尔金矿的成因类型应属韧性剪切带型金矿。经过研究对比发现,区域地质构造标志,矿区地层标志、蚀变特征,可作为矿区和区域找矿标志。     

磁性纳米复合材料的研究进展

磁性纳米材料作为新世纪发展潜力巨大的新型材料之一，越来越被人类所关注。本文总结了磁性纳米复合材料的研究进展，对原位生成法，溶胶——凝胶法，辐射法等磁性纳米材料的制备方法进行了综述，并作出了对磁性纳米材料的前景展望。     

普通化学课程教学方法思考与实践

基于近些年普通化学的教学经历及对高校普通化学教学现状的研究,提出其教学理念的转变思路,讨论普通化学的承上启下的作用,研究优化教学的方法,以期提高学生对普通化学课程的掌握能力。     

基于光照估计滤波的太赫兹图像融合研究

碳纤维增强复合材料广泛应用于航空航天等军民领域，在制备和使用过程中往往存在诸多缺陷，太赫兹时域光谱成像技术为碳纤维增强复合材料无损检测提供了新方法。在使用太赫兹无损检测技术时，可以通过在时域或频域中选择不同的参数来获取图像，同样的缺陷需要时域和频域不同的参数才可以有效检测出来。采用基于光照估计滤波的算法将不同参数的太赫兹图像进行融合。首先，通过光照估计滤波分辨初始图像序列中像素的曝光情况。然后隶属函数调用这些初始估计值。最终输出的融合图像是通过隶属函数分配的权重在所有像素之间加权平均得到。实验结果表明，所提出的方法对图像边界信息和细节信息都处理得比较好，适用于太赫兹多波段图像融合，具有更好的视觉效果。     

基于改进SBR算法的人脸特征点稳定检测

基于图像的特征点检测器在静态图像上取得了卓越的性能,然而这些方法应用于视频或序列图像时其精度和稳定性显著降低。配准监督(Supervision-by-Registration, SBR)算法利用光流算法(Lucas-Kanade, LK)追踪,可通过无标注视频训练针对视频的特征点检测器,已取得较好的结果,但LK算法仍存在一定局限性,导致检测的特征点序列在时空上的连贯性不强。为获得精准、稳定、连贯的人脸特征点序列检测效果,提出了平滑一致性损失函数、权重掩码函数对传统SBR网络模型进行改进。网络中添加长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)提高模型训练鲁棒性,在模型训练中使用平滑一致性损失函数提供稳定性约束,获得准确且稳定的人脸视频特征点检测器。在300VW、Youtube Celebrities数据集上的验证显示,SBR改进模型将人脸视频特征点检测的标准化平均误差(Normalized Mean Error, NME)从4.74降低至4.56,且视觉上人脸特征点检测的抖动显著减少。