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吴鹏 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(5)
纳米级的碳元素材料是新时代所开发的高端催化剂,同时也能够在实验进行时对催化剂之类的物质进行承载。依照维度可将C纳米划分成0、1、2三种维度上的纳米材料。C纳米除了能在氨化合以及分解、脱氢实验以及添加氢的实验中发挥催化功效以外,在制成燃料的领域以及电池制作方面都得到一定范畴的使用。本文对C纳米材料开展系统归纳,着重探索在0、1、2纬度上能达到纳米级别的典型碳元素材料,并概述这些碳元素材料应用在当下多相催化实验中的效用。 相似文献
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纳米材料在电化学生物传感器中的应用进展 总被引:1,自引:0,他引:1
生物传感技术结合了信息技术与生物技术,涉及化学、生物学、物理学以及电子学等交叉学科.在医药工业、食品检测和环境保护等诸多领域有着广阔的应用前景.其中电化学生物传感器以其高选择性、高灵敏度、高检测速度和易于微型化以及便于在线监测等特点得到广泛研究和应用.其研制过程中的一个关键因素是生物分子的固定化.纳米技术的兴起为此带来无穷想象和诸多可能.近年来.越来越多的纳米材料如纳米颗粒、碳纳米管、纳米多孔材料和介孔材料等,被用于生物组分的固定.在保持固定化生物组分活性的同时又促进有效的电子转移.按照结构的不同类别,综述了近十年来纳米材料在电化学生物传感器方面的研究和应用进展. 相似文献
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纳米材料在化工生产领域中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
纳米材料(又称超细微粒、超细粉末)是处在原子簇和宏观物体交界过渡区域的一种典型系统,其结构既不同于体块材料,也不同于单个的原子。其特殊的结构层次使它具有表面效应、体积效应、量子尺寸效应等,拥有一系列新颖的物理和化学特性,在众多领域方面具有非常重大的应用价值。近年来,它在化工生产领域中也得到了一定的应用,并显示出它的独特魅力。 相似文献
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人工神经网络在癌症的元素分析辅助诊断中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
将逆传播网络应用于癌症的元素分析诊断中,根据人发中22个微量元素浓度的测定,建立了有相应的22个输入节点的三层BP网络,对癌症进行判别分析。结果表明,该方法可作为医学诊断的辅助手段。 相似文献
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介绍了如何用组态王作为上位机,PLC作为下位机实现对生物制氢水处理生产示范工程的自动化控制系统. 相似文献
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针对目前钕铁硼氢粉碎工艺过程中氢含量无法在线检测、动力学模型难以建立等问题,提出利用数据驱动方法实现钕铁硼氢粉碎过程中氢含量的预报,详细介绍了基于LS-SVM的氢粉碎工艺氢含量预报模型的建模过程。预测结果表明,基于LS-SVM的氢含量预报模型对氢粉碎工艺中氢含量的预测误差较小,可满足生产工艺的要求。 相似文献
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超声波是指频率在 20 kHz 以上的机械波,具有机械效应、热效应和空化效应。不同强度的超声波作用于生物体,会对其器官、组织和细胞等产生不同程度的生物学效应。随着工程技术的发展,超声波已在医学显像、实体肿瘤治疗等生物医学领域具有广泛应用,低强度超声波也成为辅助干细胞治疗各类疾病的重要工程手段。深入了解超声波在干细胞治疗中所起的作用及机制,将促进广大研究者对超声波技术的了解,从而重视并加大超声波在该领域的研究力度及广泛应用。该文综述了超声波在干细胞治疗中的研究进展,对超声促进干细胞增殖、分化和迁移、细胞示踪显影及靶向药物传递等前沿研究进展进行了全面介绍,并对超声波在干细胞治疗领域的应用前景提出了设想。 相似文献
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为了系统地评价胸腺五肽作为辅助药物治疗各种肺癌的疗效及其对机体免疫功能的影响,利用电子检索收集有关胸腺五肽联合放疗或化疗方案治疗肺癌的临床随机对照试验文献,对符合纳入标准的文献,采用RevMan5.3 软件进行系统评价。最终共纳入文献 9 篇,总样本量 784 例。Meta 分析结果表明,胸腺五肽作为辅助药物治疗各种肺癌提高总有效率的差异无统计学意义[OR = 1.44, 95%CI(0.99, 2.10), P =0.06 > 0.05]。在对免疫功能的影响方面,胸腺五肽的使用显著增高外周血中的 CD3+ 细胞水平[OR = 5.88, 95% CI(2.34, 9.42), P =0.001],CD4+ 细胞水平也显著上升[OR =8.32, 95%CI(5.22, 11.42), P < 0.00001] , CD4+ /CD8+比值也有明显的提高[OR = 0.38, 95% CI(0.18, 0.59), P=0.0002],但 CD8+ 细胞水平的差异无统计学意义[OR =-3.12, 95% CI ( -9.02, 2.79), P >0.05]。总的来说,本研究在一定程度上反映了在辅助治疗肺癌方面,胸腺五肽能显著提高外周血中的 CD3+ 细胞水平、CD4+ 细胞水平、CD4+/CD8+ 比值。而对于治疗的有效率、CD8+ 细胞水平,差异无统计学意义。 相似文献
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Hautaniemi Sampsa Yli-Harja Olli Astola Jaakko Kauraniemi Päivikki Kallioniemi Anne Wolf Maija Ruiz Jimmy Mousses Spyro Kallioniemi Olli-P. 《Machine Learning》2003,52(1-2):45-66
cDNA microarrays permit massively parallel gene expression analysis and have spawned a new paradigm in the study of molecular biology. One of the significant challenges in this genomic revolution is to develop sophisticated approaches to facilitate the visualization, analysis, and interpretation of the vast amounts of multi-dimensional gene expression data. We have applied self-organizing map (SOM) in order to meet these challenges. In essence, we utilize U-matrix and component planes in microarray data visualization and introduce general procedure for assessing significance for a cluster detected from U-matrix. Our case studies consist of two data sets. First, we have analyzed a data set containing 13,824 genes in 14 breast cancer cell lines. In the second case we show an example of the SOM in drug treatment of prostate cancer cells. Our results indicate that (1) SOM is capable of helping finding certain biologically meaningful clusters, (2) clustering algorithms could be used for finding a set of potential predictor genes for classification purposes, and (3) comparison and visualization of the effects of different drugs is straightforward with the SOM. In summary, the SOM provides an excellent format for visualization and analysis of gene microarray data, and is likely to facilitate extraction of biologically and medically useful information. 相似文献
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