聚N-异丙基丙烯酰胺包覆Fe3O4磁导向纳米粒子的制备和表征

选择N-异丙基丙烯酰胺(N-isopropylacrylamide,NIPAM)为单体,N,N′-亚甲基双丙烯酰胺(Methylenebisacrylamide,MBA)为交联剂,用辐射化学方法合成了具有温敏的PNIPAM包覆Fe3O4磁导向纳米粒子。研究了NIPAM单体浓度、交联剂MBA用量、不同光照时间及温度对核壳结构磁性纳米粒子粒径的影响,发现在一定范围内随单体NIPAM浓度的增加、交联剂MBA浓度的减小、光照时间的增加,聚NIPAM包覆Fe3O4核壳结构纳米粒子的粒径增大。在25—39℃温度范围内PNIPAM包覆Fe3O4核壳结构纳米粒子具有最低临界溶解温度特性(Lowercriticalsolutiontemperature,LCST）。以SEM和动态激光光散射仪(PCS)对该核壳结构纳米粒子粒径进行测定,表明辐射化学方法合成的核壳结构纳米粒子比较均匀。     

博兴县5·10暴雨的启示

2009年5月10日博兴县大暴雨造成了大面积涝灾,通过分析洪涝灾害的成因,指出了当前该县水利工程建设中存在的有关问题,并对今后水利工程建设提出了针对性的意见和建议。     

基于随机配置网络的井下供给风量建模

主通风机切换过程中,取压风量测量作为监测井下供给风量的主要手段,是矿井主扇通风系统安全、稳定与经济运行的重要保障.然而,由于取压孔极易出现堵塞现象,需要频繁维护,导致无法实时测量井下供给风量,难以实现主通风机切换过程的闭环优化控制.同时,随着隐含层节点数的增加,基于随机配置网络(Stochastic configura...     

浅谈生丝原料的合理使用

本文简了生丝原料的各项指标对丝织产品质量的影响情况，不同性能的生丝原料，要视丝织产品种类及机型等合理安排使用，这样才能降低生产成本，提高经济效益。     

连续半导体激光器LIV特性测试系统的设计

针对通用的连续半导体激光器(LD)特性参数测试系统存在的问题,研制了一种新型的基于USB总线的连续半导体激光器LIV(light-current-voltage)特性测试系统.详细介绍了整个系统的硬件电路,包括半导体激光器的驱动单元、测试单元、基于FPGA的接口电路、单片机控制单元等,并对一DFB半导体激光器进行测试,给出了LIV曲线图.同时,对该系统的性能进行了分析.该系统已经应用于半导体激光器特性参数的自动测试,并取得了良好的效果.     

动态加权在激光跟踪仪球坐标整合中的应用

大尺寸空间三维坐标测量的坐标整合算法直接影响着移站测量精度,通过分别对笛卡儿坐标系和球坐标坐标系下坐标整合算法的分析,提出了HVD动态加权的球坐标系转化算法.实验结果表明,球坐标系下的动态加权算法与笛卡儿坐标系下的等权算法相比,坐标转换精度有一定的提高.     

电子经纬仪测量大型圆柱构件同轴度转站新方法

为了提高电子经纬仪测量大型圆柱构件同轴度的精度,提出一种基于多公共点的测量转站方法,使得电子经纬仪可以在不严格调水平的状态下进行测量。该方法以捆集调整(bundle adjustment)为基础,采用基于模式搜索的Hooke-Jeeves算法求解非线性最优化问题,提高了转站测量精度。实验表明该方法与基于两公共点电子经纬仪严格调水平状态测量方法相比较,不仅提高了测量效率,最大偏差也由原来的±6 mm缩小到±3 mm。     

~(18)F-FMTP的放射化学合成

8 甲氧基 3 (4 氟苄基) 1,2,3,4 四氢苯并吡喃[3,4 c]吡啶 5 酮(FMTP)作为选择性多巴胺D4受体拮抗剂显示出高的亲和性和选择性(与D4受体的结合常数Ki=4.3nmol/L,与D2受体的结合常数Ki>5800nmol/L)。文章采用三氟甲基磺酸 4 三甲基铵苯甲醛为前体,完成了18F标记的亲核取代反应,用18F标记的中间体同8 甲氧基 1,2,3,4 四氢苯并吡喃[3,4 c]吡啶 5 酮完成胺烷基化反应,得到目标产物8 甲氧基 3 (4 [18F]氟苄基) 1,2,3,4 四氢苯并吡喃[3,4 c]吡啶 5 酮(18F FMTP)。产物的总合成时间(包括高效液相纯化)为110min,放化产率为19.5%,放化纯度大于98%,比活度高于37GBq/μmol。     

1511M型织机半抬架大平车装置

我厂自1975年以来利用抬架装置进行布机大平车。经过几年来的实践和改进,使抬架装置日趋完善,基本上达到了起车轻,落车稳,定位准,紧固地脚螺钉后三主轴轴孔中心位置保持不变的要求。使用该装置时要求套件室内增加备用机架(左右手各一台)。这样,队长     

基于GA_Xgboost模型的糖尿病风险预测

糖尿病是一种无法根治的代谢性慢性病,早发现、早治疗能降低其发病风险。机器学习模型可以对疾病进行有效预测,提供辅助诊疗。为此,提出一种GA_Xgboost模型应用于糖尿病风险预测。以Xgboost算法为基础,利用遗传算法良好的全局搜索能力弥补Xgboost收敛较慢的缺陷,通过精英选择策略保证每一轮的进化结果最佳。实验结果表明,GA_Xgboost模型在糖尿病预测中的均方误差为0.606,预测精度优于线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等算法,调参时间为152 s,用时少于网格搜索和随机游走方法。