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1.
2.
针对甲醇液相氧化羰基化法合成碳酸二甲酯(DMC)工艺,开发了新型Cu基络合催化剂(CuB rnLm)。对CuB rnLm催化剂的活性及其稳定性进行了研究。实验结果表明,采用该催化剂,甲醇转化率和DMC选择性较高;元素价态和物质结构分析表明,CuB rnLm催化剂循环使用5次后仍保持较好的稳定性。采用正交设计和中心响应曲面法设计实验,并使用S tatistica软件进行统计分析,寻求出反应的主要影响因素,并得到优化的工艺条件:反应温度100~110℃、反应压力3.0~3.5M Pa、反应时间4~6h、CuB rnLm催化剂质量浓度(以甲醇的体积计)0.15~0.20g/mL。在此工艺条件下,甲醇转化率可达23%以上,DMC的选择性为96%~98%。 相似文献
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4.
5.
Yang C.W. Fang Y.K. Lin C.S. Tsair Y.S. Chen S.M. Wang W.D. Wang M.F. Cheng J.Y. Chen C.H. Yao L.G. Chen S.C. Liang M.S. 《Electronics letters》2003,39(21):1499-1501
A novel technique to form high-K dielectric of HfSiON by doping base oxide with Hf and nitridation with NH/sub 3/, sequentially, is proposed. The HfSiON gate dielectric demonstrates excellent device performances such as only 10% degradation of saturation drain current and almost 45 times of magnitude reduction in gate leakage compared with conventional SiO/sub 2/ gate at the approximately same equivalent oxide thickness. Additionally, negligible flatband voltage shift is achieved with this technique. Time-dependent dielectric breakdown tests indicate that the lifetime of HfSiON is longer than 10 years at V/sub dd/=2 V. 相似文献
6.
制作压力传感器时,在二氧化硅层上淀积多晶硅膜,既可利用优良的机械特性,又可保证压敏电阻与衬底间具有良好的绝缘性,由此可大大提高器件的温度特性。介绍了一种多晶硅压力传感器的原理和设计。实验结果表明,这类传感器具有灵敏度好,精度高等特点,电路工作范围为0-250℃,且具有良好的温度稳定性。 相似文献
7.
本文运用一典型的人工神经网络模型─“反向传播”模型,对高氧化态(Ⅱ─Ⅳ)三核金属簇合物的构型分布进行了分析,得到了较好的分类、预报结果为化合物结构分析提供了新的工具。 相似文献
8.
Various wireless systems and the research preceding their practical use in China are described. The topics discussed include research establishments, research and development projects underway, challenges inherent to digital radio, and expansion opportunities afforded by satellite communications 相似文献
9.
分离式热管换热器在脱硫装置的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了分离式热管换热器的工作原理及其在工业脱硫装置中的应用,并不其余热回收情况与传统的二次中热方法相比较,阐明了其节能及环保作用。 相似文献
10.
Improving signal prediction performance of neural networks through multiresolution learning approach. 总被引:1,自引:0,他引:1
Yao Liang Xu Liang 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2006,36(2):341-352
In this paper, we extend the original work on multiresolution learning for neural networks, and present new developments on the multiresolution learning paradigm. The contributions of this paper include: (1) proposing a new concept and method of adjustable neural activation functions in multiresolution learning to improve neural network learning efficacy and generalization performance for signal predictions; (2) providing new insightful explanations for the multiresolution learning paradigm from a multiresolution optimization perspective; (3) exploring underlying ideas why the multiresolution learning scheme associated with adjustable activation functions would be more appropriate for the multiresolution learning paradigm; and (4) providing rigorous validations to evaluate the multiresolution learning paradigm with adjustable activation functions and comparing it with the schemes of multiresolution learning with fixed activation functions and traditional learning. This paper presents systematically new analytical and experimental results on the multiresolution learning approach for training an individual neural network model, demonstrates our integral solution on neural network learning efficacy, and illustrates the significant improvements on neural networks' generalization performance and robustness for nonlinear signal predictions. 相似文献