新显色剂对乙酰基偶氮安替吡啉的合成和测定稀土的研究

合成一种新的、不对称的安替吡啉偶氮类显色剂:2-(4-安替吡啉偶氮)-7-(4-乙酰基苯偶氮)-1,8二羟基-3,6-萘二磺酸,研究该显色剂与稀土离子的显色反应.在pH=2.5的盐酸介质中,稀土离子与试剂生成稳定的1∶4的蓝色配合物,最大吸收波长为640 nm,摩尔吸光系数高达1×105L.mol-1.cm-1.实验结果显示:该显色剂也适用于含混合稀土的复杂试样的光度分析.     

材料成本差异会计核算中的实务探讨

会计核算的实际工作中,存货若采用计划成本进行核算,需通过材料成本差异率的计算来分摊发出材料负担的材料成本差异额。本文就企业在实际工作中存在大量估价材料的情况下,材料成本差异率的计算应用进行探讨,由此说明采用何种计算方法能真实反映材料成本,符合会计核算的要求。     

CIMS环境下基于LOTUS NOTES的办公自动化系统

本文介绍了一个基于ＬｏｔｕｓＮｏｔｅｓ的强大业务流功能开发的企业级办公自动化系统ＺＤＯＡＳ，并对ＬｏｔｕｓＮｏｔｅｓ的一些关键特性作了简要的概述。     

从超导材料废料分离回收稀土元素钕的研究

以稀土超导材料废料为研究对象，分离提取原料中的稀土元素钕、非稀土元素钡，通过硫酸钡沉淀法分离回收钡元素，钡的回收率为92．7％，利用硫酸复盐沉淀法提取分离钕元素，研究了溶液酸度、沉淀温度和沉淀剂的加入量对复盐沉淀形成的影响，钕的分离产物经X-射线衍射检验，只有氢氧化钕的衍射峰。     

番茄红素提取工艺新探索

番茄红素是一种非常重要类胡萝卜素,其优越生理功能正日益引起人们关注,其提取方法研究也日趋活跃和成熟。该文报道外加碱和纤维素酶提高番茄中番茄红素提取率工艺,确定酶的最佳添加量、最佳作用时间、最佳酶解pH值及浓缩番茄红素最佳条件。     

钨掺杂α-FeOOH制备及染料废水降解

针对现今水污染问题,采用空气氧化法在碱性条件下制备了α-Fe OOH和钨掺杂α-Fe OOH来降解污水中的染料.利用傅里叶红外光谱仪、扫描电子显微镜、X射线衍射仪和光电子能谱仪等对样品的形貌和结构进行了表征.以α-Fe OOH作为Fenton反应的铁源并与过氧化氢形成Fenton体系,考察该体系对染料甲基橙和酸性铬兰k溶液的降解性能.结果表明,在最佳条件下,当加入钨掺杂α-Fe OOH时,甲基橙和酸性铬兰k的降解率分别达到99.8%和81.0%;同样条件下,当加入无掺杂α-Fe OOH时,甲基橙和酸性铬兰k的降解率只有75.2%和61.3%.     

硅钨杂多酸对乙酸异戊酯合成反应的催化性能

采用乙醚萃取法合成具有Keggin型结构的硅钨杂多酸（H4SiW12O40）,并采用浸渍法将硅钨杂多酸负载在二氧化硅载体上制备H4SiW12O40/SiO2,用IR对制备的催化剂进行表征,结果表明所制备的负载型催化剂中硅钨酸仍保留原有结构.将制备的H4SiW12O40和H4SiW12O40/SiO2用于乙酸异戊酯的合成反应,探讨合成乙酸异戊酯的最佳反应条件,以及所制备的催化剂对乙酸异戊酯合成反应的催化活性和重复使用性.结果表明：合成乙酸异戊酯的最佳酸醇摩尔比为1∶1.6,催化剂用量为1.500 g（约占反应物总质量的2.37%）.在该条件下,以H4SiW12O40为催化剂时乙酸的转化率在120 min可达到97.70%,以H4SiW12O40/SiO2为催化剂时乙酸的转化率在120 min可达到87.14%.负载型硅钨杂多酸H4SiW12O40/SiO2在使用后可以很容易地进行分离,并重复使用,是合成乙酸异戊酯的一种新型环境友好型催化剂.     

MgSO4—H2O体系高温结晶动力学研究

研究了１８０℃,硫酸镁的浓度为２０％的过饱和溶液的结晶动力学规律。结果表明,该体系只析出一水硫酸镁一种固相,利用优化配合Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ微分方程组数值解法对实验数据进行处理,拟合得到结晶过程的动力学方程为：－ｄＣ／ｄｔ＝０．１１８,结晶过程受晶体生长控制。     

大规模不均衡担保网络贷款的风险研究

中小企业贷款是国民经济活动的重要组成部分,在推动技术创新、促进经济增长和增加民众就业等方面有着不可忽视的作用.但是现有的商业银行授信评估标准主要是为大型企业设计的,很难匹配中小企业的融资需求.因此,为了满足商业银行的信贷标准,很多中小企业通过相互担保的方式来获得融资贷款.当越来越多的企业参与进来时,它们之间就形成了结构复杂的担保网络.这对国家金融安全来说是一把双刃剑.一方面,担保贷款有助于企业迅速筹集基金,加速发展;另一方面,在错综复杂的担保网络中,个体的信贷风险更容易导致系统性、行业性的违约发生.当前针对中小企业信贷风险的研究仍然停留在个体风险评估方面,缺少从总体担保网络的视角进行综合评价.因此,本文提出了大数据场景下的担保信贷风险评估方法,其中包括信贷风险传播和预测的概率图模型、处理不均衡样本的正加权k近邻方法、设计了其在海量数据情况下的分布式算法框架并且在Spark框架中进行了开发和实现.最后在真实的金融担保网络数据集上验证本文提出的方法的有效性,结果表明本文提出的方法在信贷违约预测任务中明显优于其他对比方法,在传播阶数为4的时候最为明显.在大数据平台上的性能实验结果表明:本文设计的分布式算法框架获得了5倍以上的性能提升,同时保持了算法性能的准线性扩展性.