基于收发一体聚焦超声换能器的浅表组织损伤实时监测研究

在聚焦超声治疗浅表组织疾病过程中，尚无有效的手段对焦域组织损伤进行监控。本研究以聚焦超声换能器为基础，构建了一套超声治疗和损伤监控一体化的超声脉冲回波信号监测系统。将获取的超声脉冲回波信号进行滤波，提取焦域范围内的回波信号包络，进而得到包络信号的积分值，用该积分数值大小来表征超声脉冲回波信号的强弱，计算出回波信号的相对变化值，从而分析出回波信号的相对变化与组织损伤的关系。离体牛肝实验结果表明:相同辐照模式下，随着辐照回合数增加，回波信号相对变化值随之增大，组织损伤面积也随之增大。根据换能器接收的回波信号变化可以判断离体组织亚毫米级损伤的形成，且回波信号的强弱与离体组织损伤大小吻合度良好。这为聚焦超声治疗浅表组织提供了一种具有一定应用前景的损伤监测方案和手段。     

氧化钨（WO3）薄膜光电催化性能的改善及应用

半导体WO₃具有较小的禁带宽度和良好的稳定性，对可见光具有较强的吸收，在光催化和光电催化领域具有广泛的用途。然而，单一WO₃薄膜仍然存在着光生电子-空穴复合率高、光电催化活性与能量转换效率偏低等问题。本文从WO₃薄膜光电催化性能的改善及应用两个方面对近年来的研究进行了综述。在WO₃薄膜光电催化性能的改善方面，分别从有序纳米结构的构建、离子掺杂与表面修饰进行总结。同时，也归纳总结了WO₃薄膜作为光电极在分解水制氢、光电催化还原CO₂和降解有机污染物等方面的应用，并提出了WO₃薄膜在光电催化过程中存在的问题，指出WO₃有序纳米异质结的构建是提高WO₃薄膜光电催化活性的有效方法。WO₃薄膜光电极的规模制备、廉价助催化剂的使用、光电极的稳定性与耐蚀性是其实际应用过程中需要解决的问题。     

分子蒸馏纯化富含中长碳链甘油三酯的人乳替代脂

酶法合成富含中长碳链甘油三酯的人乳替代脂,选用分子蒸馏技术对酯交换产物进行纯化。在进料温度65℃、冷凝器温度30℃、压力1 Pa、刮板转速120 r/min、进料速度2. 5 mL/min条件下,探究了分子蒸馏温度对重相组成的影响,确定最佳分子蒸馏温度为210℃。经过分子蒸馏后,大部分的甘油二酯及游离脂肪酸被去除,产品中甘油三酯含量可达97. 22%,甘油三酯中MLCT含量增加到74. 82%。     

网格技术在提升车身覆盖件质量的应用

随着汽车产业的发展及人们生活质量的提高,客户在选择汽车时不仅关注核心部件,高质量的外观已经成为客户选择的重要因素之一。介绍了网格技术在车身覆盖件模具上的应用,突破了网格技术应用的曲率限制,为大曲率模具网格技术的应用开辟了先河,打开了提升汽车外覆盖件表面质量的新思路。     

10%啶虫脒·唑虫酰胺乳油的高效液相色谱分析

采用高效液相色谱外标法,以甲醇+水为流动相,ODS-C_(18) 5μm为填料,使用不锈钢柱和二极管阵列检测器,在230nm波长下对10%啶虫脒·唑虫酰胺乳油进行分离和定量分析。结果表明,啶虫脒和唑虫酰胺的线性相关系数分别为0.9999、0.9999;标准差为0.015、0.031;变异系数为0.65%、0.37%;平均回收率分别为99.99%、100.03%。     

基于密集连接卷积神经网络的入侵检测技术研究

卷积神经网络在入侵检测技术领域中已得到广泛应用，一般地认为层次越深的网络结构其在特征提取、检测准确率等方面就越精确。但也伴随着梯度弥散、泛化能力不足且参数量大准确率不高等问题。针对上述问题，该文提出将密集连接卷积神经网络(DCCNet)应用到入侵检测技术中，并通过使用混合损失函数达到提升检测准确率的目的。用KDD 99数据集进行实验，将实验结果与常用的LeNet神经网络、VggNet神经网络结构相比。分析显示在检测的准确率上有一定的提高，而且缓解了在训练过程中梯度弥散问题。     

天然染料银杏叶染亚麻纱的染色性能研究

以天然染料银杏叶为原料,采用微波提取法进行染料原液的提取,并以提取后的原液作为染料原液对28 tex亚麻纱进行染色,采用p H、染色温度、媒染剂用量、渗透剂用量4个因素分析染色效果,以单因素分析结果作为基础,进行4因素3水平的正交试验,将正交试验后的染色纱样进行色牢度测定。研究结果表明,染色最佳工艺条件为:渗透剂用量1.5 m L,媒染剂用量5 m L,染色p H 7,染色温度80℃,亚麻纱染色后的色牢度达到3级以上。     

高师院校无机化学实验教学改革初探

文章分析了目前高师院校无机化学实验课程教学中存在的各种问题,初步探讨了无机化学实验教学改革的必要性,改革内容包括课程教学内容、教学方法、教学手段等等。     

基于卷积神经网络算法的纺织品毛球评定研究

纺织品起毛起球等级难以做到精确评定,且主观因素会影响判定结果,为了实现纺织品起毛起球的人工智能评定,论文设计了一种基于卷积神经网络算法的纺织品毛球评定方法.建立了11层结构的CNN毛球评定模型,通过合理设计卷积层和池化层,实现了对纺织品毛球的有效智能评定.实验结果表明该评定模型综合准确率达到84.87％,具有客观性和实用性.