钯膜制备新技术

介绍了钯膜的制备方法及在载体上制备越薄钯膜的改进技术，由无电子电镀过程制备的钯膜对氢渗透速率高，对氢有良好的选择性，由金属有机气相沉积法（MOCVD）在载体孔内沉积钯膜有助于防止氢的脆化作用，利用渗透压的新技术可控制膜的微观结构和孔隙率。将多孔不锈钢作为载体时，利用不同的技术能克服氢的脆化作用，减少钯膜厚度以及防止钯－银层与不锈钢间金属原子的相互扩散，由光催化沉积可在半导体载体上制备越薄钯膜。     

公路反光标线涂料

<正> 公路反光标线涂料是用以公路路面标线并能夜间反光的一种涂料。由于当代公路运输事业的发展,公路反光标线涂料在世界发达国家已到较为普遍的应用,并取得了提高车速,减少交通事故的明显效果。近几年来,随着我国公路运输事业的发展,路面反光标线涂料也已着手开发。 1 概述     

ZnO-WO_3纳米复合氧化物的气敏性能研究

以纳米ZnO为原料掺入4种质量分数的纳米WO3,经不同温度烧结制作了ZnO-WO3纳米复合氧化物气敏元件,讨论了掺杂质量分数和烧结温度对材料的相组分和气敏性能的影响。研究表明:Zn-W-O敏感体系中,WO3等辅相对材料气敏性能的影响十分明显,与纯纳米ZnO比较,450℃烧结、掺入质量分数为30%的WO3的敏感材料对200×10-6体积分数的乙醇和苯的灵敏度分别达到150和16。由于WO3与ZnO的酸碱中心相互催化作用,致使ZnO-WO3复合氧化物有着优异的敏感性能。     

扮靓女从“包”做起——访厦门市木头人服饰有限公司总经理张美宵

一个品牌的产生到发展壮大并形成名牌,要经过一段时间,甚至几代人的艰苦奋斗,这期间记载着企业老板打造品牌的一个个感人的事迹.属于民营中小企业的厦门木头人服饰有限公司,总经理张美宵在接受记者采访时,深有感触地讲述着打造"木头人"的苦与乐,这或许对我国中小企业老板来说,是有同感的.     

利用液态CO2提高水煤浆煤水配比对气化效果影响的数值模拟

提高水煤浆气化碳转化率和冷煤气效率，是强化气化过程的必然结果。利用FLUENT软件平台，该文用数值模拟方法模拟了水煤浆气化过程中水煤浆煤、水配比和氧、碳原子比对气化过程和出口煤气成分的影响；尤其是研究了利用添加液态CO2的方法提高水煤浆煤、水配比，对提高气化炉碳转化率和冷煤气效率的影响。模拟结果显示：随着液态CO2浓度的不断升高，煤气成分中CO大幅上升，H2略有降低，CO2浓度升高；气化炉的碳转化率和冷煤气效率都有较大幅度提高，分别达到最大值98.58%、76.74%，比原工况分别提高了3.7%、6.1%；气化炉温度先降低后变化趋缓。结果证明添加液态CO2后强化了气化炉内的二次反应，提高了焦炭燃烧速率。     

CORBA在J2EE中的集成与实现

本文主要介绍了CORBA技术在J2EE平台中的集成。CORBA技术的工作原理和JavaRMI的结合的必要性,将JavaRMI和CORBA结合起来的关键是IIOP协议。CORBA客户端/RMI服务器和RMI客户端/CORBA服务器的合成方法。最后还介绍了CORBA和EJB合成的好处。     

人工智能神经网络在交叉立方体上的有效映射

Malluhi等人在文献犤1犦中介绍了人工智能神经网络(ANNs)在超立方体上的有效映射,交叉立方体是超立方体的一个重要变型,而且具有比超立方体更优越的性质,如果在交叉立方体上实现ANNs的有效映射,会有更好的意义。论文证明了一个N×NMAT(mesh-of-appendixed-trees)可以嵌入包含4N2个节点的交叉立方体中,其中N是最大一层的长度,并且证明这个嵌入是最优的,从而给出了ANNs在交叉立方体上的一个有效映射。     

纳米催化剂对丙烷深度氧化性能的研究

采用研制的La-Sr-Co-Mn系负载型复合氧化物纳米粒子催化剂对丙烷深度催化氧化进行了小试试验.通过考查催化剂对丙烷气体的氧化程度来考查其对小试装置工艺条件的适应性.试验表明负载型纳米粒子催化剂对装置工艺条件具有很好的适应性.在小型试验装置上催化剂的最佳操作条件为:氧比8～10,空速1 300 h-1,丙烷浓度1.1%.经1 400 h的连续运转,催化剂的活性基本没发生变化,表明了负载型纳米粒子催化剂在考查时间范围内具有良好的稳定性.     

酵母细胞催化拆分缩水甘油丁酸酯的工艺研究

从土壤中筛选到一株可选择性拆分消旋缩水甘油丁酸酯的酵母.对最适条件下发酵所得酵母液开展酯的选择性拆分反应,考察各工艺条件对拆分反应效果的影响.实验结果表明:在30 ℃,pH5.5的条件下,30 mL酵母发酵液中加入0.50 g底物,在200 r/min下振荡12 h有较好的拆分效果,所得的(R)-酯的对映体过量值(ee)达81.4%,转化率为50.5%.     

基于RM S 误差分析的高光谱图像自动端元提取算法

提出了一种基于RM S ( root mean square) 误差分析的自动端元提取算法。对图像每做一次线性解混合, 就得到一幅以均方根RMS误差表示的残余误差图像, 从中选出误差较大的像素作为新的端元开始下一次解混合, 通过多次迭代, 直到得到了要求数目的端元。该算法克服了以往端元提取方法监督特性的局限, 减少了对先验信息的依赖, 同时保留了图像中的异常。利用仿真和实验数据验证了该算法的有效性。