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以造纸黑液中提取的木素为合成原料,通过Mannich反应使木素胺化改性;以氮元素含量来确定木素的改性率;采用正交实验来确定温度、甲醛和己二胺的用量对木素改性率的影响,从而确定最佳工艺条件。比较了超声活化对木素的胺化改性效果的影响。通过红外、电镜对木素和改性木素的结构进行了分析,并用改性木素进行了品红溶液的絮凝脱色实验,研究了脱色时间和改性木素用量对品红溶液脱色效果的影响。结果表明,影响木素改性率的主要因素是甲醛用量和温度,改性木素对品红溶液具有很强的絮凝脱色效果,当脱色时间为100 min、样品用量为10 mg(即0.5 g/L)时脱色率高达93%。 相似文献
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BH - G/K玻璃/可伐封接是常用的玻璃/金属封接形式.本文采用正交设计法设计不同工艺条件(包括熔封温度、时间和气氛)下BH - G/K玻璃与可伐合金的封接实验,并检测实验样品的封接性能,包括气密性、绝缘电阻,结合玻璃内气泡的微观观察以及玻璃的飞溅情况,分析得到最佳封接工艺条件为940℃、25分钟、N2 +2%H2+... 相似文献
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深度学习算法和GPU算力的不断进步正促进着人工智能技术在包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用.与此同时,深度学习已经开始应用于以自动驾驶为代表的安全攸关领域.但是,近两年接连发生了几起严重的交通事故表明深度学习技术的成熟度还远未达到安全攸关应用的要求,因此对可信人工智能系统的研究已经成为了一个热点方向.本文对现有的面向实时应用的深度学习领域的研究工作进行了综述,首先介绍了深度学习技术应用于实时嵌入式系统所面临的关键设计问题,然后从深层神经网络的轻量化设计、GPU时间分析与任务调度、CPU+GPU SoC异构平台的资源管理、深层神经网络与网络加速器的协同设计等多个方面对现有的研究工作进行了分析和总结,最后展望了面向实时应用的深度学习领域进一步的研究方向. 相似文献
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目的评价谷氨酸及其盐神经毒性数据的可靠性并给出使用建议,为谷氨酸及其盐类危害评估提供科学保证;在使用过程中检验毒理学数据可靠性评价工具(toxicology data reliability assessment method,TRAM),为进一步完善工具提供参考。方法使用TRAM对通过系统综述中检索文献的方法筛选出的60篇谷氨酸及其盐神经毒性相关文献进行可靠性评价。根据文献所涉及的数据类型(动物试验数据、人类数据)进入相应的评价流程,按照评分要素及建议分值对各个评价指标逐条打分。计算每条得分与对应权重的乘积之和,除以各类数据总分得出质量分数,最后根据质量分数判定可靠性等级并给出使用建议。其中,每篇文献的评价工作均由相关领域的两名人员独立完成。结果最终12篇文献可靠性等级评价为"高",建议优先使用;43篇文献可靠性等级评价为"中",可以使用;5篇文献可靠性等级评价为"低",不建议使用。结论 TRAM的评价指标兼顾了报告质量和方法学质量,且填补了其他工具涉及人类毒理学资料可靠性评价方法的空白。TRAM对食品安全风险评估工作具有更好的适用性,为更加客观、科学地开展危害识别以及风险评估工作提供了方法和手段。 相似文献
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活化MDEA脱碳溶剂CT8-23在天然气提氦厂的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
活化MDEA脱碳溶剂CT8-23与混合胺溶剂(MDEA+MEA)相比,具有吸收速率快、易于解吸、腐蚀性较低等性能优势。CT8-23在某天然气脱碳装置上的应用结果表明,在提高CO2深度脱除效果的同时,CT8-23可进一步降低溶液循环量和蒸汽耗量,有效降低装置能耗。 相似文献
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以造纸黑液中提取的木质素为原料,通过Mannich反应将木质素胺化改性合成木质素胺;以氮元素含量来确定木质素的改性率。通过黏度和表面张力的测定对木质素胺的物理性能进行分析,并用FT-IR、TG-DSC、UV等对木质素和木质素胺的结构进行了探讨。另外对样品进行了絮凝脱色试验,研究了染料初始浓度、木质素用量对品红脱色效果的影响。结果表明,与木质素相比,木质素胺的黏度增大,表面张力降低,表面活性增强,相对分子质量增加,分解温度提高,絮凝脱色效果也明显优于木质素;当品红初始浓度为12mg/L,木质素胺浓度为0.5g/L,脱色时间100min时,脱色率可达93%以上。 相似文献
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为探索新型热沉用散热材料,采用高温高压方法烧结制备了金刚石/硅复合材料,并研究了金刚石大小粒度混粉、金刚石含量、渗硅工艺以及金刚石表面镀钛对复合材料的致密度和导热性能的影响.结果表明:在大粒度金刚石粉中掺入小粒度金刚石粉、渗硅和金刚石表面镀钛处理都可提高金刚石/硅复合材料的致密度和热导率;随着金刚石含量增大,复合材料热导率提高;其中75/63μm镀钛金刚石颗粒与40/7μm金刚石颗粒的混粉,当混粉质量分数为95%时,在4~5GPa、1400℃高温高压渗硅烧结,金刚石/硅复合材料的热导率可高达468.3W.m-1.K-1. 相似文献