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4-羟基-3-硝基吡啶的热分析 总被引:1,自引:0,他引:1
4-羟基-3-硝基吡啶(HNP)是合成4位有取代基的3-硝基吡啶的重要中间体。文献对HNP的受热行为鲜有报道。为了解其在受热时的行为,用TG-DSC法研究了HNP在加热速度为1.0~15.0℃/min,从室温到300℃的受热行为。发现在氮气氛、敞口容器中,HNP在200℃明显地失重。热分析数据证明在228~288℃之间存在几个重叠的过程。经过对比和讨论并通过升华制备的方法,证明在低于200℃时的失重是由于HNP的升华而不是分解,升华产物中HNP纯度可提高到99.9%、且为不含无机盐的高纯化合物。 相似文献
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光催化技术是一种将太阳能转化为化学能的绿色技术,在污染治理和能源生产方面有广阔的应用前景。近几年,碳酸氧铋光催化剂因其优异的光催化性能受到广泛关注,但因其只对紫外光具有响应和回收利用困难等问题限制了在实际生产中的应用。对碳酸氧铋进行形貌控制和改性能有效改善其光催化性能,介绍零维、一维、二维和三维结构的碳酸氧铋光催化剂的研究现状,指出三维结构的碳酸氧铋展现更佳的光催化性能。综述了采用掺杂、金属沉积和构建异质结方式对碳酸氧铋进行改性所取得的进展,提出碳酸氧铋光催化剂在降解机理、降解对象和降解环境等方面需不断努力深入研究。 相似文献
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真实数据集中存在的对抗样本易导致分类器取得较差的分类性能,但如果其能够被合理利用,分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类器并没有涉及对抗样本信息的问题,提出一种攻击标签信息的堆栈式支持向量机。该方法从给定的初始数据集中选取一定比例的样本,并攻击所选取样本的标签,使之成为对抗样本,即将样本标签替换成其他不同类型的标签,利用支持向量机训练包含对抗样本的数据集,从而生成对抗支持向量机。计算对抗支持向量机的输出误差相对于输入样本的一阶梯度信息,并将其嵌入到输入样本特征中以更新输入样本。将更新后的样本输入到下一个对抗支持向量机中,并重新训练。以堆栈方式级联一定数目的对抗支持向量机,直至取得最好的分类性能。原理分析与实验结果表明,基于对抗样本的一阶梯度信息不仅提供了分类器输出与输入之间的一种正相关关系,而且为堆栈式支持向量机中的子分类器提供了一种新的堆栈方式,并提高了分类器的整体性能。 相似文献
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