改性V_2O_5催化过氧化氢氧化异丁香酚制香草醛

V₂O₅经甘油还原,再以邻苯二甲酸或其二钠盐溶液浸渍,制备了改性V₂O₅催化剂用于异丁香酚的过氧化氢氧化。运用FT-IR、紫外可见漫反射光谱（DR UV-Vis）、XRD等对催化剂进行了表征。结果表明,还原-浸渍法可以有效调变V₂O₅的价态与晶体结构从而提升其催化性能,其中以甘油在120 ℃还原V₂O₅所得前体浸渍邻苯二甲酸二钠所得催化剂 (PVO)-120性能较佳。考察了N,N-二甲基甲酰胺（DMF）等助剂、DMF用量和反应时间等对氧化反应的影响。最优反应条件为：以 (PVO)-120为催化剂,以DMF-CH₃COCH₃（20%,体积比）为介质,异丁香酚：H₂O₂=1∶2（摩尔比）,20 ℃反应4 h,异丁香酚转化率可达87.3%,香草醛收率达到78.0%。     

浅谈PowerPoint制作多媒体幻灯片的技巧

计算机软件Office PowerPoint是制作多媒体幻灯片最常用的软件,对PowerPoint中模板、文字、图表、视频的应用原则和制作技巧进行了介绍。     

为教学服务的校园网的建设方案

进入九十年代以来，多媒体和计算机网络运渐被引入教学过程，成为现代教育的技术基础。本文从实现现代教育手段的角度出发，结合本人在校网络中心的实践工作经验，阐述了以多媒体教学为主的校园网建设与规划需要考虑哪些问题。     

基于组件化技术的管理信息系统设计

由于管理信息系统通常涉及复杂的数据关系和繁琐的数据处理流程，传统设计方法定型后难于升级和变更，本文提出了一种基于组件化设计的管理信息系统原型，方便地实现管理信息系统的剪裁、扩展和升级。     

高校学生综合能力与素质培养的新模式

为了加强高校学生综合能力与素质的培养 ,近年来部分高校对校内实践基地的教学模式进行改革与创新 ,建立了或正在筹建以技能训练为主的实训中心、专业实践为主的工业中心和科技开发为主的创新中心 ,适应高职、专科、本科、研究生等不同层次教学的实践需要     

委内瑞拉奥里诺科重油带油藏特征及开发潜力

奥里诺科重油带位于东委内瑞拉盆地南部斜坡带,总面积55 000 km2。重油带油藏埋深350~1 200 m,储层主要为渐新统和中新统未固结砂岩,平均孔隙度33.4%,平均渗透率4 760×10-3μm2;油层温度40~55℃;油藏压力为常压;超重油重度为7.5°~9°API,原地黏度介于1 000~6 000 cp;油藏有效厚度为6~120 m左右;探明原始地质储量11 220×108bbl,可采储量2 600×108bbl。重油带共有5个开发区块,日产油量约72×104bbl,已形成一套经济可行的开发技术系列。重油带开发区块动用的可采储量仅占重油带可采储量的3%左右,尚具有巨大的勘探开发潜力。     

试论高等学校的教育信息管理

教育信息管理,是高校教育管理与决策的基础。本文分析了高校教育管理信息的特点,阐述了做好高校信息工作的意义,并就进一步开展信息管理工作,提高科学决策水平提出了见解。     

三峡库尾深水航道工程的卵石回淤影响研究

基于三峡库尾卵石推移质输移平面二维数值模型,结合变动回水区深水航道工程,预测了未来30年重庆至涪陵段深水航道工程实施后卵石推移质输移冲淤特性.从卵石回淤指标(部位、幅度、强度)与输移路径出发,定量分析了卵石输移对航槽稳定性的影响.结果表明:深水航道工程开挖区未来30年卵石推移质回淤幅度小于开挖深度,回淤比控制在18％以...     

基于CORBA的多数据库系统互操作技术

1 引言当前,随着多数据库系统中成员数据库数目的不断增大,需要提供一个世界范围内的互操作环境,以实现大量自治和异构的成员数据库之间文件系统、电子数据表等格式中存储的海量数据的信息共享。作为多数据库系统的一项关键技术的互操作性已成为当今国际学术界的一个研究热点,本文主要介绍基于CORBA的多数据库系统互操作技术。     

基于TF-IDF和TextRank结合的中文文本关键词提取方法——以体育新闻为例

利用文本挖掘技术进行体育热点分析,可以为体育领域的发展提供更多有用的信息。文中提出了一种基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)和TextRank(文本排序)的中文文本关键词提取方法,该方法首先采用分词、去除停用词等对文本进行预处理;其次使用TF-IDF算法计算每个词的重要性并进行归一化处理,同时使用TextRank算法权衡单词之间的关系并计算每个单词的得分以进行归一化处理;最后将TF-IDF值和TextRank得分进行加权和得到每个词的综合权重值,最终获得权重值最高的N个关键词。应用TF-IDF和TextRank结合的方法在F₁值上选择5个关键词时取得了更好的结果,相较于只使用TF-IDF方法或TextRank方法,其关键词提取准确率分别提高约40%和32%。该方法有效提高了关键词提取的准确性和提取效率。