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朱键 《武汉理工大学学报(材料科学英文版)》2003,18(4):6-9
1 IntroductionInrecentyearstheinterestinthepreparationandcharacterizationofnanometer sizeparticleshasgrowncon stantlybecauseoftheirdistinctivepropertiesandpotentialuseintechnologicalapplications[1-4] .Inparticular,thegoldnanorodsappeartobemostattractivebecauseofthestrongopticalabsorptioncausedbythecollectiveexcitati onofthefreeelectrongas[5] .Manymethodsweredevel opedfortheproductionofgoldnanorodssuchastemplatesynthesisapproach[6] ,electrodepositionofgoldinnanop oresofanodizedalumina[7] .Elec… 相似文献
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随钻地震资料反演预测超高压层段 总被引:1,自引:1,他引:0
文中研究了随钻地震(Seismic While Drilling,简称SWD)数据与垂直地震剖面(VSP)数据的关系,给出了适用于SWD的波动理论模型。利用直达波和反射波的褶积关系,得到了一种可用于钻头前方预测的波阻抗反演方法,它适用于任意相位子波并具有抗多次波能力。理论模型与实际资料试算表明,本文给出的反演方法具有很高的实用价值,适用于SWD数据,能够较好地预测钻头前方目的层的位置以及危险超高压层的深度和压力,从而提高钻井的目的性、安全性和准确性。 相似文献
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He—Ne激光对家兔红细胞超氧化物歧化酶的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
本实验研究了低功率氦氖激光对家兔红细胞超氧化物歧化酶的影响,氦氖激光照射家兔胸骨前区后,家兔红细胞中超氧化物歧化酶活性明显升高,直接照射离心沉淀后的红细胞超氧化物歧化酶活性有所增强,直接照射生理盐水中的红细胞则超氧化物酶化酶活性无明显改变,直接照射缓冲液中超氧化物歧化酶,其活性下降。 相似文献
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列控车载设备作为列车运行控制系统核心设备,在高速列车运行过程中发挥着重要作用。目前,其故障诊断仅依赖于现场作业人员经验,诊断效率相对较低。为了实现列控车载设备故障自动诊断并提高诊断效率,提出了BERT+CNN_BiLSTM故障诊断模型。首先,使用来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional encoder representations from transformers, BERT)模型将应用事件日志(Application event log, AElog)转换为计算机能够识别的可以挖掘语义信息的文本向量表示。其次,分别利用卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory, BiLSTM)提取故障特征并进行组合,从而增强空间和时序能力。最后,利用Softmax实现列控车载设备的故障分类与诊断。实验中,选取一列实际运行的列车为研究对象,以运行过程中产生的AElog日志作为实验数据来验证BERT+CNN_BiLSTM模型的性能。与传统机器学习算法、... 相似文献
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以NaHB4做还原剂,利用一步共还原氯金酸(HAuCl4)和硝酸银(AgNO3)制备了金银复合结构的纳米颗粒。用透射电子显微镜对所制备的金银复合纳米微粒的形貌和尺寸进行了表征。紫外可见光学吸收光谱的研究表明:通过一步共还原法所制备的金银复合纳米微粒的光学吸收谱具有单峰的等离子体吸收特征,其吸收峰介于纯金和纯银纳米颗粒特征吸收峰之间,且随着反应液中金离子和银离子的摩尔比的增加而向长波方向移动。Mie散射理论的定量计算结果同样说明了实验所观察到的金银复合纳米微粒的光学吸收的组分可剪裁性。 相似文献