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2006年10月31日-11月1日在上海召开了“气体分析工”培训教材编写的第一次筹备会议。会议由中国气协“气分委”主办,由“气分委”主任郑吉园主持。参加此次会议的代表主要来自各有关气体行业的气体分析专家。会议讨论并确立了“气体分析工”培训教材大纲的基本思路和内容,并确定由北京赛思瑞泰科技有限公司负责培训大纲的编写工作。 相似文献
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以4,7-二溴-2,1,3-苯并噻二唑为光活性基团,将其与1,3,5-三乙炔苯通过Sonogashira偶联反应合成出苯并噻二唑功能化的CMP-3-BT共轭微孔聚合物.所合成的CMP-3-BT由微球和弯曲丝状纳米带组成,呈现出复杂的分级结构,且具有半导体性质,其禁带宽度为2.24 eV.以蓝光LED灯(425 nm,3 W)为光源,以过氧化氢为辅助剂,在室温和氧气氛围下,CMP-3-BT可将各种取代苯甲硫醚高效、高选择地氧化成相应的甲基苯基亚砜.电子顺磁共振谱表明上述光催化过程产生的1 O2和O·-2是氧化苯甲硫醚的主要活性物种.CMP-3-BT经过6次循环使用后催化性能未发生改变,表明CMP-3-BT是一种结构稳定、性能优异、可循环利用的绿色催化剂. 相似文献
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针对社交网络中提高用户的高黏性问题,提出了一种基于用户忠诚度的用户发现的算法。该算法利用双重RFM模型对用户忠诚度进行计算,挖掘出忠诚度不同分类的用户。首先,通过双重RFM模型动态计算出用户在某一时间段的消费价值与行为价值,得到用户某一时间段的忠诚度;其次,根据用户的忠诚度,确定标度曲线,利用相似度计算找到典型的忠诚用户与不忠诚用户;最后,采用基于模块度的社区发现与独立级联传播模型,发现潜在的忠诚用户与不忠诚用户。在某社交网络的微博数据集上,实现了社会性网络服务(SNS)下用户忠诚度的量化表示,获得了基于用户忠诚度的用户发现结果。实验结果表明,所提算法能够有效挖掘出基于忠诚度的用户分类,可以为社交网站针对用户的个性化推荐及营销等,提供理论支持和实用方法。 相似文献
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放射性含铀废水会带来环境污染风险,合理有效处理含铀废水十分必要。本研究通过吸附实验探究偕胺肟聚丙烯腈(AO-PAN)对U(Ⅵ)的吸附特性,系统研究吸附温度、初始浓度、吸附时间对AO-PAN吸附U(Ⅵ)的影响。结果表明,随着吸附温度升高,AO-PAN对U(Ⅵ)的吸附量逐渐增加,在343 K温度时吸附量达201.6 mg/g。不同温度条件下随着吸附时间增加,AO-PAN对U(Ⅵ)的吸附量逐渐升高,吸附初始时吸附速率较快,随着吸附逐渐进行吸附曲线逐渐趋于平缓,最终达到吸附平衡。AO-PAN对铀的吸附量随溶液中初始浓度的增加而升高,温度为303 K,溶液中初始铀浓度为500 mg/L时,AO-PAN对U(Ⅵ)的吸附量达305.8 mg/g。此外,AO-PAN对铀酰离子的吸附符合朗格缪尔(Langmuir)模型,吸附热力学分析表明AO-PAN对铀酰离子的吸附是吸热和自发过程,吸附动力学分析表明AO-PAN对铀酰离子的吸附行为遵循准二级动力学模型,吸附速率控制机理分析表明AO-PAN对U(Ⅵ)的吸附初始受颗粒内扩散过程控制,随着吸附不断进行吸附过程逐渐由颗粒内扩散控制变为液膜扩散过程控制。吸附实验结果表明,AO-PAN是一种优良的吸附剂,可以用于吸附废水中U(Ⅵ),吸附过程的模型方程可以用于AO-PAN对U(Ⅵ)吸附过程的分析和计算。 相似文献
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