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41.
饮用水中痕量磷的检测 总被引:2,自引:1,他引:1
孔雀绿-磷钼杂多酸分光光度法检测水中微量磷效果比较好,但在磷质量浓度为1-10μg/L内的检测效果不够理想,为此,从标准曲线样液点浓度、最大吸光度的波长、显色剂的配制、孔雀绿的溶解过程以及表面活性剂的用量等方面对这一方法进行改进.结果表明,采用改进后的孔雀绿-磷钼杂多酸分光光度法测定磷质量浓度为0-50μg/L水样,灵敏度高、精密度好、络合物稳定时间长,尤其在磷质量浓度为1-10μg/L内与原方法相比优势更明显,适合饮用水中痕量磷的检测. 相似文献
42.
现有 5G(5th Generation Mobile Communication Technology)核心网异常检测主要基于信令流量深度解析, 但较少利用核心网网络功能交互关系的作用。针对上述问题, 提出一种基于交互的 5G 核心网网络功能异常检测模型。首先, 该模型以行为分析为驱动, 基于信令流量和网络功能注册数据提取多维属性, 通过行为画像来表征网络功能行为模式, 并采用集成学习算法RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)进行属性特征选择, 降低特征维度的同时筛选出与区分网络功能行为模式高度相关的属性特征。然后, 模型基于网络功能交互关系对核心网进行图建模, 建模后的图数据融合了网络功能属性信息和交互信息。最后, 模型通过基于空间域的图卷积网络聚合邻域节点属性信息和结构信息来融合行为模式特征, 新生成的节点表示用于分类, 从而将核心网网络功能异常检测问题转化为图节点分类问题。通过在 free5GC 仿真平台上采集数据, 并在搭建的异常检测系统中的实验表明, 该模型的异常检测性能优于基于属性特征分析的传统机器学习模型、基于结构特征分析的图嵌入模型及部分 5G 核心网异常检测模型。10%数据集作为训练集时, 所提模型的准确率比支持向量机模型提高 6.6%, 比Struc2vec 模型提高 13%, 比深度神经网络模型提高 8%。 相似文献
43.
44.
45.
46.
47.
介绍了意大利日化行业的发展状况,对护发、彩妆和护肤品的市场进行了详细地介绍。最后,提出了意大利化妆品零售业所面临的问题。 相似文献
48.
49.
50.
采用二乙基三胺五乙酸(DTPA)浸提石灰性土壤样品中有效态Cu、Zn、Fe、Mn后,样品溶液基体盐分较大,此时若直接采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)进行测定,极易使仪器的采样锥和截取锥发生堵塞,雾室和炬管积盐,进而影响测定准确性。据此,实验用DTPA浸提样品后,采用对样品溶液稀释10~30倍和在标准溶液系列中加入DTPA溶液进行基体匹配的方法以消除基体干扰,利用氦碰撞模式进行测定以消除多原子离子40Ar16O对56Fe的质谱干扰,最终实现了ICP-MS对石灰性土壤中有效态Cu、Zn、Fe、Mn的测定。对氦气流量进行了优化,并确定氦气流量为4.5mL/min。在优化的实验条件下,Cu、Zn的质量浓度为5~200ng/mL、Fe的质量浓度为100~3000ng/mL、Mn的质量浓度为30~1000ng/mL时,各元素质量浓度分别与其计数值呈线性关系,相关系数均不小于0.9998。方法检出限为0.003~0.01mg/kg。按照实验方法测定土壤有效态成分分析标准物质中的有效态Cu、Zn、Fe、Mn,测定值与认定值一致,相对标准偏差(RSD)为1.3%~3.1%。采用实验方法和标准方法HJ 804—2016(电感耦合等离子体原子发射光谱法)进行方法对照试验,二者测定值基本一致。 相似文献