Recovery of indium and lead from lead bullion

Lead and indium were recovered by electrolysis and nonequilibrium solvent extraction process from lead bullion.The effects of current density,electrolytic period and circle amnant of electrolyte on the electrochemical dissolution of lead and indium were investigated.The effects of extraction phase ratio and mixing time on solvent extraction of indium and striping phase ratio and stripping stage on the loaded organic phase stripping were also investigated.The experimental results indicate that under optimum conditions,the purity of lead deposited on cathode is 98.5% and the deposit rate of lead is 99.9%,the dissolution rate of indium is 94.28%,the extraction rate of indium is 98.69%,the stripping rate of indium is almost 100%,and the impurity elements,such as Zn,Fe and Sn can be removed.     

相关反馈结合鲁棒局部二值模式的CBIR算法

提出了一种鲁棒局部二值模式结合相关反馈的基于内容的图像检索算法.鲁棒局部二值模式是一种性能较好的特征提取算子,对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性,且不会造成原始数据的改变,可提高特征提取的准确性.相关反馈使系统可获知用户的偏好,对检索结果具有导向作用.多个纹理数据库的实验结果表明,提出算法的检索准确性和鲁棒性优于同类算法.     

桑黄多糖提取工艺优化、结构表征及抗氧化活性研究

目的 以临清桑黄为研究材料,采用热水浸提法制备桑黄多糖（Sanghuangporus sanghuang polysaccharide-hot water extraction, SSP-W）并研究其结构特征和抗氧化活性。方法 以SSP-W提取得率为指标,采用单因素和响应面试验对制备工艺进行优化,采用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法（high performance anion exchange chromatography-pulsed amperometric detection,HPAEC-PAD）、傅里叶变换红外光谱（Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR）、扫描电镜和X-衍射对其结构进行初步表征。结果 最佳制备工艺为：提取时间2.4 h、提取温度95℃、液料比27:1（mL/g）,在此条件下,SSP-W提取得率为2.34%。其结构特征为：SSP-W以吡喃环为基本骨架,由Fuc、GlcN、Glc、Man 4种单糖组成。扫描电镜结果表明,SSP-W形状不规则,有明显的孔洞。X-衍射结果表明,SSP-W以结晶态聚合物和非结晶态聚合物的形式共存。抗氧化试验表明,SSP-W具有较强的抗氧化活性,其羟自由基和ABTS+自由基的EC50值（concentration for 50% of maximal effect,EC50）分别为492 μg/mL和75 μg/mL,当浓度为250 μg/mL时,ABTS+自由基清除率达到96.27%。结论 SSP-W是一种具有抗氧化潜力的活性物质。本研究结果将为临清桑黄多糖的精深加工和高值化利用提供科学依据。     

γ射线对萃取剂OMPPD萃取铀(VI)的影响

研究了新型酰胺萃取剂N-辛酰-2-甲基哌啶烷(OMPPD)在硝酸介质中萃取铀(VI)的辐照性能,考察了γ射线剂量以及在不同的酸度和稀释剂中γ射线对萃取铀(VI)分配比的影响,发现OMPPD比磷酸三丁酯(TBP)具有较好的耐辐照性能。     

元宇宙：概念、技术及应用研究综述

网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度深度剖析元宇宙.首先,从定义、起源与发展、特征和关键技术(网络及运算技术、物联网技术、人机交互技术、电子游戏技术、区块链技术、数字孪生技术和其他技术)等多方面对元宇宙的概念及内涵进行论述;然后,讨论了当下布局元宇宙的企业和应用实例;最后,剖析了目前元宇宙发展存在的问题和机遇,并对未来研究与应用进行了展望.通过对元宇宙当前的发展状况、研究趋势进行归纳分析以及科学地评估元宇宙的落地应用,为元宇宙研究人员提供有益的参考和借鉴.     

基于GA的2DPCA在人脸识别中的应用

采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别.2DPCA直接以二维图像矩阵为研究对象,以其协方差矩阵的特征向量为投影轴进行特征提取.为了达到识别时的信息最优,将遗传算法融入2DPCA,对协方差矩阵的特征向量进行优化选择得到最优投影轴,并在此基础上提取特征.最后在MIT人脸数据库上进行实验,表明识别率和速度均高于单纯使用2DPCA的方法.     

Broadband MIMO Antenna System for 5G Operations in Mobile Phones

A broadband 8‐antenna multiple‐input and multiple‐output (MIMO) system working for 5G new radio N77 (3.3‐4.2 GHz) in mobile terminals is proposed. In particular, each antenna element/unit consists of a monopole‐type meandered branch and an inverted U‐shaped self‐isolated antenna branch; and the antenna unit is fed by the meandered branch. The antenna unit has two resonances generated separately by each branch of the antenna unit. Since the monopole couples strongly with the self‐isolated antenna element that has the inherent self‐isolation characteristics, quite good isolation for the broadband 8‐antenna MIMO system can be obtained. The results such as antenna efficiency, radiation patterns, envelope correlation coefficient, and channel capacity are also presented.     

核桃花中绿原酸、新绿原酸和隐绿原酸的提取工艺响应面优化及其抗氧化活性研究

目的 探讨干燥核桃花中绿原酸、隐绿原酸和新绿原酸的最佳提取工艺及其抗氧化活性。方法 采用超声波辅助乙醇法提取核桃花中的绿原酸、新绿原酸和隐绿原酸, 以提取温度、乙醇体积分数、提取时间和料液比为自变量, 以得率的总评归一值(overall desirability, OD)为因变量, 应用响应面对提取工艺进行优化, 并通过体外实验评价了其抗氧化活性。结果 最佳提取工艺为：温度77℃, 乙醇体积分数67%, 提取时间28 min, 料液比1: 23(g/mL)。此时,绿原酸、新绿原酸和隐绿原酸的总提取率最佳, OD值可达0.91, 对DPPH自由基、ABTS自由基和羟自由基的半数抑制浓度(Half-maximal Inhibitory concentrations, IC50)值分别为41.63、41.68和34.43 μg/mL。结论 优选出的工艺稳定可行, 且提取液具有较好的体外抗氧化活性, 为核桃花中绿原酸类成分的进一步开发利用提供了理论基础。     

江南园林文化因子提取及设计应用研究

目的构建江南园林文化因子的提取模型,科学而理性地挖掘与提炼具有识别性的设计元素,结合实践以验证方法的可行性和可靠性。方法建立江南园林文化因子提取及应用研究框架,采用定性和定量相结合的方法提取花窗、洞门、色彩、意蕴4个设计因子,计算各因子的重要性并将研究成果应用于产品设计。结论使用科学的因子提取方法能够提取特征鲜明的江南园林文化设计因子,提升产品的文化内涵,以系统、科学、合理的方法指导创意产品设计实践。     

天然气超声流量计健康状态评价方法初探

目的天然气计量用超声流量计性能诊断主要采用设定参数阈值的诊断方法,为降低误报、漏报等情况,建立了基于生成对抗神经网络(generated adjoint neural network,GAN)和高维非线性无监督学习的超声流量计健康状态系统诊断方法。 方法采用GAN对原始数据进行学习、生成和扩充,保障超声流量计健康状态诊断建模的数据基础,提取超声流量计在运行过程中的健康状态参数并对其进行时序分析,采用高维非线性无监督聚类学习方法,结合超声流量计失效模式分析,对超声流量计设备进行在线的健康状态诊断。 结果结合超声流量计工作原理和现场实际采集数据,对生成的故障数据集进行了验证。 结论能够准确识别超声流量计当前状态,显著解决传统阈值法误报率、漏报率高的问题,为超声流量计健康诊断的统一管理与开发给予支撑。 