简介：本文主要介绍了AOC的概念,检测意义,检测方法及其相关理论,研究了福州几个水厂出厂水和管网水中AOC指标值的变化情况,从而为用AOC指标评价饮用水生物稳定性提供科学依据.

简介：研究一类中立时变时滞系统的稳定性和H∞滤波器设计问题．通过构建一个新的李雅普诺夫泛函，采用新的积分不等式方法和交互式凸组合方法，得到了该中立时变时滞系统线性矩阵不等式形式的稳定性判据，给出了中立时变时滞系统H∞滤波器的设计方法．仿真实例表明，采用提出的上述方法得到的结果具有更小的保守性，且所设计的中立时变时滞系统H∞滤波器是有效的.

简介：应用γ-PGA制剂（固体含γ-PGA8%,液体含γ-PGA3.5%）,以圆盘造粒、掺混包裹两种结合方式生产不同γ-PGA浓度的复混肥,在肥料生产当日及存放30天,90天,180天分别测定肥料中γ-PGA含量及其物理性质,探讨复混肥中γ-PGA的稳定性及γ-PGA对肥料物理性状的影响。结果表明,不同时段复混肥中γ-PGA含量相对稳定,但因不同加工工艺过程导致γ-PGA的检出率存在较大差异,其中,采用包裹肥料方式,检出率明显较高。γ-PGA对复混肥物理性状也有一定影响,采用造粒方式含γ-PGA复混肥无粉尘、无结块等现象,采用包裹方式含γ-PGA复混肥虽存在少量粉尘、结块等问题,但不至于影响肥料中γ-PGA含量,说明生产含γ-PGA复混肥以包裹方式相对较好。

简介：1.前言目前,大多数色谱分析所能得到的是二维色谱图。从谱图上测定的峰高或峰面积是定量分析的依据,但应用谱图进行定性分析的研究则很少。因此,虽然不够充分,往往也只能凭保留时间进行定性分析。70年代初,Grushka等人利用二维谱图,应用统计矩分析和斜率分析方法,对谱峰进行纯度分析;Klein等人则通过峰宽和峰顶点位置的变化来判断是否

简介：通过选用适当的稳定剂,提高聚丙烯粉料树脂熔体流动速率测定数据的准确度和可靠性.

简介：本文介绍了X射线荧光光谱定性半定量分析方法以及定性半定量分析软件IQ+的产生和发展.通过对化学、材料、机械、土建、微电子、物构及工艺制造等专业的一些样品的实例分析,展示了X射线荧光光谱定性半定量分析方法在科学研究中的广泛应用.

简介：本文论述关于分光光度法测定络合物稳定常数中的两个问题,一个是关于消光值的校正方法问题,一个是关于络合稳定常数K的计算问题,即采用迭代法解方程K=求得x的值.

简介：针对固体结构内部温度测量的工程需求,比较了目前工业中应用较多的热电偶测温法、光纤光栅测温法、中子共振谱法和超声测温技术,发现超声测温技术具有非接触式测量、测温范围广、响应速度快等特点而更适用于固体结构内部温度的测量.调研了超声测温技术的发展历史与国内外现状,重点对超声温度场重建方法进行了介绍与分析,发现现有的重建方法主要是针对一维温度场的而且都存在参数获取困难的局限性,导致重建方法的适用性较差并且重建精度较低.综述了超声测温技术在火灾损伤、医疗卫生、核力发电、冶炼制造等领域中的应用,讨论了超声测温技术在测温机理、声时测量算法和时间测量分辨率等方面存在的技术问题,总结了超声测温技术在今后发展中的重点研究方向并提出了展望.

简介：海绵是我国南海蕴藏着的一种非常丰富的生物，其中含较多具有生物活性的核苷类化合物；通过有机溶剂提取、柱层析分离纯化从海绵（Clathriafasciculate）中获得一个核苷化合物，利用现代波谱等技术鉴定其为腺嘌呤核糖核苷。

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：为了探索大功率器件热控系统采用毛细芯微槽蒸发器的结构优化方案,特建立了基于多孔介质模型的微小槽道蒸发器数值计算单元,采用CFD研究了储液腔布置位置、供液口位置对两相流动与传热过程的影响.仿真结果得到储液腔位置对于毛细芯微槽蒸发器的换热性能、均温性和进出口压降影响显著,其中底部布置储液腔的蒸发器更具优势;在底部布置储液腔情况下,不同供液口位置影响作用不明显.以上结论为提高毛细芯微槽蒸发器的流动传热特性提供了参考数据.

简介：串联谐振（LLC）变换器优于常规硬开关脉冲宽度调制（PWM）变换器,具有效率高、应用广泛等特点.文章提出一种LLC谐振变换器的磁集成拓扑结构的设计方法,即采用基波分析法分析所设计的磁集成电路电压增益关系,进行磁集成谐振网络参数设计和优化,并用Mathcad软件仿真.结果表明,采用磁集成技术对谐振电路效率的提高有一定的可行性和有效性,从而进一步减少谐振电路的体积和成本.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.