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以江西宜春某富锡铌钽粗精矿为研究对象,为进一步分离回收铌钽和锡,采用X 射线荧光光谱分析(XRF)和矿物自动分析系统(AMICS)详细分析该样品元素和矿物组成、矿物赋存状态等工艺矿物学特征。结果表明:样品Ta2O5含量为18.05%,Nb2O5含量为9.95%,SnO2含量为45.35%,主要矿物组成为铌钽铁矿、锡石、磁铁矿及硫碲铋矿等。铌、钽元素主要以铌钽铁矿形式存在,含量为38.44%,锡以锡石形式存在,含量为47.35%。铌钽铁矿和锡石在矿石中以单晶体半自形团块状及交代共生型不规则粒状产出,均与磁铁矿存在密切的共生、包裹关系。铌钽铁矿单体解离度50.39%,锡石单体解离度73.34%,解离度级别均主要分布在80~100%区间。铌钽铁矿和锡石单矿物粒度均集中分布在26.52~89.19 μm,在此区间的累积占有率分别为81.49%和85.99%。基于矿石矿物特性,建议采用浮选法通过高效捕收剂和活化剂、抑制剂的组合使用实现矿物的回收利用。 相似文献
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目前抑郁症的临床诊断多以医生经验和患者主观感受为主,主观性强、准确率低、耗时长。随着神经电生理学和计算机技术的发展,抑郁症的客观分类与识别成为可能。但是,已有的基于静息态脑电信号的抑郁症分类识别方法较为单一,脑电特征选取的精准性、综合性和有效性有待进一步探究。本文在设计包含两种模态实验范式的基础上,提出一种基于HFD和LZC特征联合的单通道静息态脑电抑郁症分类识别方法,以期用较少的特征获得较高的分类准确率。首先采集8名抑郁患者和8名健康对照的静息态脑电信号;然后提取其非线性动力学特征参数HFD和LZC;最后将特征数据输入到非线性支持向量机模型中进行分类识别。结果表明,联合特征得到的灵敏度、特异性和分类正确率最高分别为98.12%、96.67%和95.10%,较单独HFD/LZC特征平均分别提高了23.05%、17.02%和19.29%。同时,模型主体部分仅耗时约12 s。研究结果对临床实践中抑郁症的识别和辅助诊断具有重要意义。 相似文献
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《国家卫生计生委关于印发"十三五"全国人口健康信息化发展规划的通知》(国卫规划发〔2017〕6号)提出,全面建成互通共享的国家、省、市、县四级全民健康信息平台,强化公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应及综合管理等应用信息系统数据采集、集成共享和业务协同.结合沈阳市医疗卫生现状建设沈阳市区域人口健康信息平台,... 相似文献
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