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71.
分别以天草柑橘皮提取液作为绿色还原剂,硼氢化钠(NaBH4)作为化学还原剂制备两种纳米银(G-AgNPs和C-AgNPs),对二者的还原率、粒径尺寸及形貌、结晶结构以及组成成分进行表征,比较它们在分散性、抗菌性和抗氧化性等性能上的差异。结果表明,两种还原剂对Ag+的还原率都可达90%以上。G-AgNPs与C-AgNPs均为球形或类球形的面心立方结构晶体,但G-AgNPs的粒径尺寸分布较窄,平均粒径与粒度中值(D50)分别为29.81 nm和28.21 nm,小于C-AgNPs。同时,G-AgNPs表面吸附了橘皮提取液中的活性成分,减少了粒子间的团聚,因而相较于C-AgNPs有更好的分散性和稳定性。G-AgNPs与C-AgNPs对食源性革兰氏阳性菌(金黄色葡萄球菌、枯草芽孢杆菌)和革兰氏阴性菌(大肠杆菌、伤寒沙门氏菌)均表现出较强的生长抑制效果,但G-AgNPs的抑菌效果总体优于C-AgNPs。同时,由于表面活性成分的存在,G-AgNPs对亚甲基蓝(Methylene blue,MB)的脱色率显著高于C-AgNPs,具有很强的抗氧化活性。G-AgNPs所具有的良好分散性、抗菌性和抗氧化性使得它们成为一种理想的纳米填料,在功能性复合材料的制备中具有较大的应用潜力。 相似文献
72.
随着大型客机电传飞控的引入,系统非线性问题逐渐突显。对于阵风载荷减缓系统而言,非线性因素往往会严重影响阵风减缓效果。采用有限元和偶极子网格方法建立气动弹性模型,并分析其实际工程中主要的系统非线性因素,包括饱和、速率限制与延迟。其次,根据机载设备探测的阵风信息,以翼尖加速度、翼根剪力和弯矩作为阵风减缓指标,设计了阵风预测以及自适应前馈控制方案,从而弥补传统反馈控制中的不足性。最后,针对三种系统要求指标,分别与传统反馈控制进行减缓效率的对比分析。研究结果表明,系统的非线性因素对阵风减缓效果具有重大影响,且利用前方阵风探测信息设计的自适应前馈控制方案具备更好的阵风减缓效果。 相似文献
73.
针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法。首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图(Color name-histogram of gradient,CN-HOG)描述子表示每类标志的形状和颜色特征,采用线性支持向量机(Support vector machine,SVM)将交通标分为禁令标志、警告标志、指示标志、解除禁令标志和其他标志5大类;然后进行细分类,采用词袋模型中颜色和形状特征早融合的方式将颜色属性(Color name,CN)和尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述子相结合、利用高斯核SVM得到交通标志区域的最终类别标记。在公开数据集上的实验表明本文算法在满足实时应用的同时取得了99.15%的识别精度。 相似文献
74.
徐丹 《重庆科技学院学报(社会科学版)》2008,34(3):171-172
以最近5年移民加拿大的24位大陆职业女性的求职经历为契机,通过访谈的形式,对那些经历过结构障碍或个体障碍的受访者和那些没有或者很少经历上述障碍的受访者进行对比分析。同时,就加拿大联邦政府如何进一步完善现有的移民政策,以便赋予中国大陆职业女性在加国的平等就业机会提出了建议。 相似文献
75.
质量是产品市场竞争力的最有力的保障,而化学检验分析是产品质量的重要体现,因此随着市场竞争的日益激烈,化学检验分析越来越受到人们的重视。化学检验有较高的技术要求,加强化学检验分析前质量控制是检验结果的关键。对化学检验分析前质量控制的影响因素进行了探讨,旨在促进化学检验分析前质量控制水平的提高,确保检验结果的准确性。 相似文献
76.
A way of embedded learning convolution neural network (ELCNN) based on the image content is proposed to evaluate the image aesthetic quality in this paper. Our approach can not only solve the problem of small-scale data but also score the image aesthetic quality. First, we chose Alexnet and VGG_S to compare for confirming which is more suitable for this image aesthetic quality evaluation task. Second, to further boost the image aesthetic quality classification performance, we employ the image content to train aesthetic quality classification models. But the training samples become smaller and only using once fine-tuning cannot make full use of the small-scale data set. Third, to solve the problem in second step, a way of using twice fine-tuning continually based on the aesthetic quality label and content label respective is proposed, the classification probability of the trained CNN models is used to evaluate the image aesthetic quality. The experiments are carried on the small-scale data set of Photo Quality. The experiment results show that the classification accuracy rates of our approach are higher than the existing image aesthetic quality evaluation approaches. 相似文献
78.
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80.