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991.
992.
有机硅烷在玻璃表面形成的憎水膜层的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了分别带有-Cl,-OCH3,-OC2H5,-OCH2CH2OCH3基团的4种长链烷基有机硅烷在玻璃表面形成的憎水膜层的性能,实验结果表明,具有-OCH3结构的癸基三甲氧基硅烷的憎水性和化学稳定性最好。 相似文献
993.
生物催化不对称还原法制备(R)-和(S)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯 总被引:1,自引:1,他引:1
用全细胞催化法合成2-羟基-4-苯基丁酸乙酯(EHPB)的两种对映异构体。筛选得到两株高立体选择性菌株,能催化前手性酮还原分别生产相应的手性醇。考察了这两株菌株的反应特性,得到了合适的反应条件:菌株短小芽孢杆菌(Bacillus pumilusPhe-C3),反应24 h,底物浓度25 mmol/L,体系pH7.0,温度30℃,R-EHPB的产率达74.5%,对映体过量值(e.e.)达97%;菌株肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumomiaePhe-E4),反应20 h,底物浓度15 mmol/L,体系pH7.0,温度30℃,S-EHPB的产率达71.7%,e.e.达95%。 相似文献
994.
考察了陈化温度对新癸酸钕(简称Nd)、氢化二异丁基铝(简称A1)和氯化二异丁基铝(简称c1)组成的催化剂共聚合丁二烯一异戊二烯的影响.结果表明,催化剂的陈化温度对聚合产物的相对分子质量分布有明显的影响,采用较高陈化温度(50℃)所得催化剂,在催化剂3组分的加人顺序为Al、cl、Nd或cI、rqd、Al时,可获得窄相对分子质量分布(小于3.00)共聚物;催化剂3组分的加入顺序和陈化温度对共聚物的微观结构影响不大,2种单体单元的顺式-1,4-结构摩尔分数均在98%以上. 相似文献
995.
996.
997.
为深入挖掘具有海马硬化病变表征能力的放射组学特征,提升海马硬化检测的精度,提出了一种结合放射组学分析的自动诊断方法,通过将放射组学特征与小波变换、高斯拉普拉斯算子滤波算法相结合,提取不同滤波图像中海马体感兴趣区域的放射组学特征并用于识别海马硬化,挖掘敏感度较高的放射组学特征。首先对受试样本的T1图像进行预处理和多种滤波处理,基于原始图像和滤波图像提取放射组学特征;然后依次使用双样本T检验、特征相关性分析法对放射组学特征降维;最后利用这些特征构建海马硬化的检测模型。实验结果显示,基于放射组学特征构建的海马硬化检测模型可以有效地辅助识别海马硬化病灶;用基于小波变换的方法提取放射组学特征能够使自动诊断模型的检测效果最优,在实际数据集上硬化海马的检出率可达到97.7%。 相似文献
998.
针对当前非协作通信中MIMO-OFDM信号信噪比盲估计与子载波的调制识别研究仅集中在单个任务中的问题,提出了一种将深度神经网络与多任务学习(MTL)框架相结合从而同时完成信噪比盲估计与调制识别的算法。首先利用特征值矩阵联合近似对角化算法(JADE)恢复发送信号,并提取恢复信号的同向正交(I/Q)分量作为浅层特征;然后搭建基于一维卷积神经网络(CNN)的多任务学习模型,通过联合训练信噪比(SNR)估计和调制识别两个任务,实现优势互补。仿真结果表明,所提算法可获得比单任务学习(STL)更优的性能,当信噪比为-10dB时,信噪比估计的均方误差降低了66.21%,调制识别精度提高了4.75%。另外,多任务学习模型在信噪比大于-1dB时,信噪比估计的均方误差小于0.1;信噪比为3dB时,调制识别的精度可达到100%。 相似文献
999.
缩水甘油醚硝酸酯(GN)是合成新型含能黏合剂聚缩水甘油醚硝酸酯(PGN)的单体.介绍了几种合成GN的方法,并对其合成工艺特点进行了简要评述,其中甘油法和N2O5一步硝化法具较好的发展前景. 相似文献
1000.
以Rose模型为基础,引入接触角因素建立单个液滴传热模型,基于液滴在冷凝表面的分形分布特性,考虑接触角对分形维数的影响建立液滴分布函数,进而建立不同接触角表面通用传热模型.采用不同液滴分布模型分别计算求得通过冷凝生长的液滴的分布函数f(r)以及通过合并生长的液滴的分布函数F(r),并将总冷凝传热表示为上述两种方式生长液... 相似文献