GaAs、Ga^（3＋）和As（V）对蔬菜种子萌发生理影响研究

通过培养试验，研究了ＧａＡｓ、Ｇａ^（３＋）和Ａｓ（Ｖ）对小白菜和菠菜种子发芽势、发芽率和胚芽生长等形态指标以及过氧化氢酶、多酚氧化酶活性的影响。结果显示，低浓度毒物（ＧａＡｓ为１０─５０ｍｙ／Ｌ，Ｇａ^（３＋）为５０─１００ｍｇ／Ｌ，Ａｓ（Ｖ）为１０ｍｇ／Ｌ）对种子的萌发有一定刺激促进作用，高浓度下则为明显的抑制作用；菠菜种子对毒物的敏感性高于小白菜种子；毒物对种子萌发生理的毒性大小顺序为Ａｓ（Ｖ）＞ＧａＡｓ＞Ｇａ^（３＋），表明其毒性主要与Ａｓ有关。

磁场效应对硫酸体系TBP萃取砷（V）的影响

硫酸体系ＴＢＰ萃取砷（Ｖ）过程中，对在磁场效应的作用下，溶液表面张力的变化及砷萃取率的影响进行研究，并对机理进行探讨。

钢锭中通道型（A、V）偏析的形成原因

通道偏析起源于凝固过程中的糊状区，并以富集溶质呈Ａ或Ｖ形分布于凝固锭中。关于通道偏析形成的研究已有半个多世纪，但只是近２０年来，在其形成机理方面才取得相当大的进展。形成Ａ、Ｖ偏析的前提条件是凝固合金糊状区中的富集溶质的液相沿枝晶间隙流动。

微软应用虚拟化技术（APP—V）应用研究

分析了应用软件在传统管理模式下使用过程中存在的主要问题，介绍了虚拟化技术原理及微软应用虚拟化（App-V）技术解决方案，通过采用微软应用虚拟化技术对网络环境中应用软件进行有效管理，解决应用程序之间的兼容性问题，实现了在网络服务器端对应用软件的进行集中控制和灵活管理，提高软件运维效率。

酰氨基硫脲及相关杂环衍生物研究（XXV）──1－［5′－氨基－1′－（4″－氯苯基）－1′，2′，3′－三唑－4′－甲酰基］－4－芳基氨基硫脲的合成和波谱研究

通过５－氨基－１－（４′－氯苯基）－４－甲酰肼基－１，２，３－三唑与芳基异硫氰酸酯的反应，合成了１３种新的１－［５′－氨基－１′－４″－氯苯基）－１′，２′，３′－三唑－４′－甲酰基］－４－芳基氨基硫脲类化合物３ａ－１，经元素分析、ＩＲ、１ＨＮＭＲ以及ＭＳ确证其结构。

MIL-88B（V）和MIL-101（V）的合成及其NH3_SCR反应催化性能研究

采用水热法合成出两种新型金属有机骨架化合物MIL-88B（V）和MIL-101（V），通过模拟烟气分析研究其在NH3-scR反应中的催化性能，结果表明，与MIL-101m相比，酸性条件下合成的MIL-88Bm具有更高的结晶度，比表面积和孔体积分别为1332．2m2／g和0．136cmLg-1，280℃时的脱硝效率可以达到70％以上。

冠心病患者血浆可溶性血小板膜糖蛋白V（sGPV）的变化及意义

目的观察冠心病患者中可溶性血小板膜糖蛋白V（sGPV）含量的变化并探讨其意义。方法用ELISA法分别测定50例冠心病患者的sGPV和sPs（可溶性P-选择水平素），同时以冠状动脉造影正常13例作为对照组，进行相关统计学比较分析。结果sGPV：SA、UA、AMI冠心病三组患者与对照组比较差异均有统计学意义（P〈0．01），而冠心病三组间差异无统计学意义。sPs：uA组、AMI组与对照组比较差异均有统计学意义（P〈0．01）；UA组、AMI组与SA组以及uA组与AMI组差异也有统计学意义（P〈0．01）；SA组与对照组差异无统计学意义。结论sGPV可以作为血小板活化初期的敏感指标。

单纯形优化法研究V（V）－NH_2OH－PAR三元配合物组成比

本文研究运用改良单纯形基本原理建立了单纯形推移计算公式，结合分光光度法首次研究并报道了Ｖ（Ｖ）－ＮＨ_２ＯＨ－ＰＡＲ三元配合物的组成比，三种不同初始单纯形下，均获得组成比为２＋１＋２。该法简便、快速、准确度较高，且可克服传统的三元相图法需绘图等缺点。

凋亡过程中膜联蛋白V（AnnexinV）的检测

1原理 细胞凋亡具的各种不同的形态学特征,细胞膜的改变是最早的变化之一.在凋亡细胞,位于细胞膜内的磷脂酰丝氨酸( phospholipid phosphatidyl-serine, PS)转位到细胞膜外.膜联蛋白V是一种35～36kDa的钙依赖的.磷脂结合蛋白,其与PS有高度的亲和性,能与表达ps的细胞结合.膜联蛋白可与萤光染料异硫氰酸FITC或生物素(biotin)结合.因此可用于流式细胞术检测凋亡过程中的细胞.

关于Banach空间中Schauder分解序列的特征指标r_G（V）──（Ⅱ）

讨论了作者得到的关于特征指标ｒＧ（Ｖ）与空间分解定理的若干条件及相关性质。给出了Ｓｃｈａｕｄｅｒ分解序列相应的坐标射影算子可扩充到全空间的充要条件。

灰神仙鱼（Petrophyllum eimeki C et v）染色体组型的研究

本文以鳃为材料，用ＰＨＡ腹腔注射秋水仙，空气干燥制片法制作染色体玻片标本，Ｇｉｅｍｓａ染色，对灰神仙鱼的染色体组型作了分析。其二倍体染色体数目２ｎ＝４８，染色体可分为四组；Ａ组：中部着丝粒染色体１对；Ｂ组：近中部着丝粒染色体５对；Ｃ组：近端着丝粒染色体２对；Ｄ组：端部着丝粒染色体１６对，ＮＦ＝６０。组型分析中出现异型染色体，并对其分类位置进行了讨论。

LF（V）精炼法及其在工业生产中的作用

概述了ＬＦ（Ｖ）精炼法的特点和工艺布局以及ＬＦ（Ｖ）的设备、工艺功能、冶金效果及其在我国工业生产中的作用。

ADVFC32电压／频率（V／F）转换器和频率／电压（F／V）转换器的应用

ＡＤＶＦＣ３２是一种电压／频率转换器和频率／电压转换器的综合器件。它是美国模拟器件公司（简称Ａ·Ｄ公司）（ＡｎａｌｏｇＤｅｖｉｃｅｓＩｎｃ．）生产的一种新产品。本文简要地介绍了ＡＤＶＦＣ３２的主要性能指标、基本特长点及其应用。文中详细地给出了电压／频率转换器模式时的有关各个参数的确定方法。同时还列举了几个应用例子供广大读者参考。

钒（V）与氯代磺酚S的氧化退色反应研究及应用

研究了钒（Ｖ）与氯代磺酚Ｓ的退色反应，确定了最佳测定条件，简便地消除了共存离子干扰。方法具有较好的选择性，钒量０～９０μｇ／５０ｍＬ符合比尔定律。用于钢铁中钒的测定，简便、准确。

^99mTc（V）—DMS诊断盆腔恶性肿瘤的价值

^99mTc(V)-DMS是近年发现的一种亲肿瘤显像剂，本文将经改进标记条件后的^99mTc(V)-DMS用于36例盆腔包块患者后行单光子发射计算机断层显像（SPECT），结果表明，^99mTc(V)-DMS对卵巢癌具有亲和性，用药后2小时即可达理想显像条件。^99mTc(V)-dDMS对包括卵巢癌在内的盆腔恶性病变的诊断敏感性，特异性和准确率分别为95.0%，75.0%和86.1%，其敏感性和特异性均高于血清CA125，因而值得在临床推广应用。本文还就^99mTc(V)-DMS亲肿瘤的可能机制进行了探讨。

Theoretical Studies on Electronic Structures and Spectra for C80^n （D5d, C2v） Singlet

The Jahn-Teller distortion of C80 (D5 , C2 ) singlet was studied by ZINDO method. n d v C80(D5 ) is more stable than C80(C2 ), which agrees with the experimental results. Jahn-Teller d v distortion happens in some ions for the C80 (D5d) singlet. Total energy of C80 singlet is affected by n n the increase of electric charges. Electronic spectra of C80 singlet were calculated and the reasons for n the red-shift of UV bands for some ions of C80 (D5 ) singlet compared with that of C80(D5 ) and the n d d blue-shift of UV bands for C80 (C2 ) singlet relative to that of C80(C2 ) were discussed. n v v

基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法

苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。

基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明:YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.4985 mm,11.285 mm,19.11 mm),满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位,有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。