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以氯化铝和氯化铁为原料制备出一系列不同铝铁物质的量比及碱化度的无机高分子混凝剂——聚合氯化铝铁(PAFC),并应用于地表水的混凝处理过程。考察PAFC的混凝效能及产生的絮体特性,进而对其使用条件进行优化并分析混凝机制。结果表明,PAFC为多羟基桥连的铝铁聚合物,水解后发生电中和作用使胶粒脱稳,而后通过羟桥和氧桥联接产生架桥和卷扫沉淀作用,混凝效果优异。PAFC的pH适用范围较宽,但铝铁物质的量比对其水解过程影响较大,在铝铁物质的量比为7:1、碱化度为0.5、投加量为10 mg/L时,絮体的粒度及生长速度最大,此时浊度和UV254的去除率分别达84.93%和78.52%。此外,正交实验的结果表明水力条件对PAFC的混凝效能影响显著,其最佳使用条件为:快搅时间为20 s、快搅速度为200 r/min、慢搅时间为15 min、慢搅速度为40 r/min。 相似文献
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为进一步摸清国家核应急医学救援分队能力建设现状,国家核应急响应技术支持中心建立了评估指标体系、评分标准,对依托苏州大学附属第二医院(核工业总医院)设立的国家核应急医学救援分队开展能力评估。评估重点包括政策法规、组织机构、预案方案、指挥控制、应急设施与装备、应急响应行动和培训演练等7项一级指标。通过评估,摸清了现状,查找了问题,同时对救援方案、物资装备配备及管理、培训演练等国家核应急医学救援分队能力建设以及核应急能力评估等工作提出改进建议。 相似文献
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Ionomics is a novel multidisciplinary field that uses advanced techniques to investigate the composition and distribution of all minerals and trace elements in a living organism and their variations under diverse physiological and pathological conditions. It involves both high-throughput elemental profiling technologies and bioinformatic methods, providing opportunities to study the molecular mechanism underlying the metabolism, homeostasis, and cross-talk of these elements. While much effort has been made in exploring the ionomic traits relating to plant physiology and nutrition, the use of ionomics in the research of serious diseases is still in progress. In recent years, a number of ionomic studies have been carried out for a variety of complex diseases, which offer theoretical and practical insights into the etiology, early diagnosis, prognosis, and therapy of them. This review aims to give an overview of recent applications of ionomics in the study of complex diseases and discuss the latest advances and future trends in this area. Overall, disease ionomics may provide substantial information for systematic understanding of the properties of the elements and the dynamic network of elements involved in the onset and development of diseases. 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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