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伴随中国经济飞速发展和资源开发重心西移,西部大部分资源型城市却与全国发展态势背道而驰不断衰退。鉴于此,论文构建改进后的Solow柯布—道格拉斯生产函数方法,以西部8个资源型城市为例,重点揭示其经济发展与资源消耗规律。结果表明:定性上,西部城市经济增长与能源消耗存在正相关关系,定量上,西部资源型城市经济驱动因子各异,但整体上对能源消耗依赖性较强、科技进步率低、规模报酬递减。由此判断,西部资源型城市应立足本底条件和资源特性,把握城市发展阶段,及时调整产业结构,改变能源消费方式,加大科技、教育的投入,促进西部经济可持续发展。 相似文献
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应用吸收光谱和荧光光谱法研究了在水饱和的1-丁基-3-甲基咪唑双(三氟甲基磺酰亚胺)盐(C4mimTf2N)中Ln(Ⅲ)(Ln=Nd、Eu)与磷酸三丁酯(TBP)的配位反应。结果表明:温度分别为10、25、40、55、70℃时,Nd(TBP)3+的稳定常数lgβ分别为0.68±0.03、0.76±0.02、0.89±0.03、0.97±0.03、1.04±0.03,lnβ对100/T在10~70℃范围内表现出良好的线性关系,配位反应的焓变在该温度范围内基本保持不变,由范特霍夫方程计算得到的Ln(Ⅲ)与TBP配位反应的焓变为11.52kJ/mol;25℃下,Eu(TBP)3+的稳定常数lgβ为0.78±0.06,略大于Nd(TBP)3+的配位稳定常数,与镧系收缩效应一致。 相似文献
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Zinc oxide (ZnO) varistors exhibit highly nonlin-ear voltage-current (V-I) properties and it is ex-pressed bythe relationI=KVα,whereKis a constantandαis a nonlinear coefficient .They are extensivelyused as surge arresters in electric power lines ,such a… 相似文献
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探索在不同的情感状态下的基音特征变化规律.通过对含有生气、高兴、悲伤情感语音信号进行分析,总结了情感语音基频的变化规律,确定了用于情感识别的12维的基频的基本特征以及扩展特征,运用混合高斯模型进行情感识别,并作了识别实验,获得了较好的结果. 相似文献
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为更好地对听视觉情感信息之间的关联关系进行建模,提出一种三流混合动态贝叶斯网络情感识别模型(T_AsyDBN)。采用MFCC特征及基于基频和短时能量的局域韵律特征作为听觉输入流,在状态层同步。将面部几何特征和面部动作参数特征作为视觉输入流,与听觉输入流在状态层异步。实验结果表明,该模型优于有状态异步约束的听视觉双流DBN模型,6种情感的平均识别率从 52.14%提高到63.71%。 相似文献
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合成了一种新型的具有高吸附量和较好吸附选择性的聚丙烯腈/氧化石墨烯的偕氨肟化复合材料(■-AO/GO)吸附剂,采用XRD、红外光谱对■-AO/GO进行了表征,通过静态吸附实验研究了pH值、固液比、吸附时间、铀溶液初始质量浓度等因素对吸附剂吸附铀的影响,并探讨了吸附过程的热力学和动力学。结果表明,吸附剂对铀的吸附量随吸附剂用量、吸附时间及铀酰离子初始浓度的增加而增加,但当这些因素达到一定值时,吸附达到平衡。在pH=5、固液比0.6g/L、吸附时间60min、铀初始质量浓度150mg/L的最佳吸附条件下,■-AO/GO对铀的吸附量达237mg/g。■-AO/GO对铀的吸附遵循Langmuir吸附等温线,说明■-AO/GO对铀的吸附属于单层吸附。■-AO/GO对铀的吸附较好地符合准二级动力学模型,表明吸附主要为化学吸附过程。 相似文献
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为明确酸性条件下Pt催化N2H4还原U(Ⅵ)制备U(Ⅳ)的反应历程和反应机理,有针对性地提高其反应速率、优化工艺流程,本文采用电子自旋共振(ESR)法实验研究•NH2转化为•OH的机理及0.25 mol/L和0.5 mol/L N2H4浓度条件下不同酸度的高氯酸体系中Pt催化N2H4分解过程中产生的自由基,确定反应过程中pH值对N2H4断键的影响机制。结果表明,在高氯酸介质中,Pt催化N2H4分解反应体系中检测到的•OH是由N2H4分解产生的•NH2转化而来;该反应体系中酸度会对N2H4分解产生影响,在酸度逐渐降低的过程中Pt催化N2H4分解的反应速率表现为先增大后减小的趋势,其中在pH=1~2之间时Pt催化N2H4分解反应最为迅速。 相似文献
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介绍了用于斜齿加工的三种马格型单头梳齿刀的应用场合、设计要点及加工方法,评价了应用三维特征造型、线切割加工和正弦规央具进行梳齿刀设计制造的技术经济性. 相似文献
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一种稳健的基于Visemic LDA的口形动态特征及听视觉语音识别 总被引:4,自引:0,他引:4
视觉特征提取是听视觉语音识别研究的热点问题。文章引入了一种稳健的基于Visemic LDA的口形动态特征,这种特征充分考虑了发音时口形轮廓的变化及视觉Viseme划分。文章同时提出了一利利用语音识别结果进行LDA训练数据自动标注的方法。这种方法免去了繁重的人工标注工作,避免了标注错误。实验表明,将'VisemicLDA视觉特征引入到听视觉语音识别中,可以大大地提高噪声条件下语音识别系统的识别率;将这种视觉特征与多数据流HMM结合之后,在信噪比为10dB的强噪声情况下,识别率仍可以达到80%以上。 相似文献