钼酸钙浸出体系lgc-pH图的构建及其浸出行为分析

CaMoO_(4)是钼钨钙矿的主要成分,也是钼冶金过程中重要的中间产物。目前,钼酸钙的浸出主要集中于工业实践及实验研究,而浸出过程的热力学分析较少且不够系统。本文通过绘制Ca-Mo-H_(2)O,Ca-Mo-PO_(4)-H_(2)O,Ca-Mo-SiO_(4)-H_(2)O,Ca-Mo-CO_(3)-H_(2)O,Ca-Mo-Y(EDTA)-H_(2)O和Ca-Mo-F-H_(2)O体系的lgc-pH图,研究了钼酸钙在常用浸出体系(Na2EDTA,Na_(2)SiO_(3),Na_(3)PO_(4),Na_(2)CO_(3)和NaF)中的分解行为。结果表明,CaMoO_(4)及生成固体产物的稳定区依赖于pH值和浸出剂的浓度,适当的增加pH值和浸出剂浓度能够增加CaMoO_(4)的溶解,促进浸出反应的进行。基于热力学分析,研究了CaMoO_(4)在不同体系中的浸出行为,其结果与热力学分析完全吻合。本文构建的热力学图能够用于解释钼湿法冶金过程遇到的相关问题,并能够为CaMoO_(4)的处理提供热力学途径。

基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究

针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。

低残渣硼交联液体瓜胶压裂液LGC性能研究与应用

在水基压裂过程中 ,需要‘先将瓜胶干粉配制成原胶液 ,在配制原胶液时 ,不仅需要干粉与水混合的特殊设备 ,溶胀时间长 ,而且易产生大小不同的“鱼眼”和局部结块。为了解决该问题 ,西安石油大学和吐哈油田在 1993年合作研究开发了低残渣硼交联液体瓜胶压裂液技术。液体增稠剂LGC为浅黄色液体 ,固相含量为 6 0 % ,易溶于水 ,不溶于油 ,1.0 %水溶胶表观粘度大于 12 0mPa·s。对低残渣硼交联液体瓜胶压裂液LGC的性能进行了研究 ,结果表明 :LGC较瓜胶干粉具有易分散水化、增粘速度快、水不溶物少、抗温抗剪切性好、破胶快、残渣少及与地层液体相容性好等特点。该压裂液于 1996年首次在新疆油田成功地进行了现场试验 ,2 0 0 2～ 2 0 0 3年在陕北油田现场施工 2 0井次 。

三维空间中满足LGC条件的Lagrange插值

1977年,文献[1]首次提出GC条件:一个选自单形k阶自然网格的点组满足GC条件,则该点组必能使得插值多项式唯一存在.本文在GC条件理论和方法的基础上,构造三维空间中满足LGC条件的多项式插值理论.

LGC五种熔点标准物质的定值

介绍英国政府化学家研究所(LGC)研制的五种熔点标准物质的熔点和凝固点的定值方法、定值结果及不确定度的估计。

浅谈LGC工业灰渣混凝土空心隔墙板的施工

分别介绍了LGC板的特点,适用范围、工艺原理及施工流程,在此基础上着重阐述了LGC板的选用、预制、安装等分部工序的施工工艺,并指出了施工过程中应注意事项,最后结合具体工程实例指出LGC板具有多种优点,是理想的节能隔墙材料。

LGC系列螺杆机非常规故障分析与处理

主要介绍了LGC系列螺杆机在运行时发生的非常规的起动困难、动力不足、高温停机、喷油等非典型故障发生的情况及处理方法。

独居石碱分解热力学研究

独居石是一种轻稀土含量丰富的磷酸盐稀土矿,热碱浸出法对独居石的分解率可达97%,具有较高的经济效益℃。目前关于独居石碱分解的理论相对较少,缺少对独居石中稀土元素(Ce、Pr、Nd)的转变规律研究。本文通过热力学计算,绘制了25℃与160℃温度条件下碱分解独居石RE-P-H_(2)O体系(RE为La、Ce、Pr、Nd)溶解组分lgc-pH平衡图,并利用热力学平衡相图对碱分解独居石进行分析,结果表明:25℃条件下,在所研究的pH值范围内,LaPO_(4)固相稳定存在的区域为0.08<pH<14.62,REPO_(4)(RE为Ce、Pr、Nd)固相稳定存在的区域为0<pH<14.62;当pH≥14.62时,Pr(OH)_(3)、Ce(OH)_(3)、La(OH)_(3)、Nd(OH)_(3)依次沉淀的pH值为14.62、15.06、15.24、15.46;体系温度升高至160℃后,RE(OH)_(3)初始沉淀pH值降为10.70,沉淀顺序依次为Ce(OH)_(3)、Nd(OH)_(3)、La(OH)_(3)、Pr(OH)_(3)。因此,从理论分析可知,常温常压下可以实现独居石碱分解,高温高压条件对该分解过程有明显促进作用,与现有独居石碱分解工艺相符。

围产期抑郁轨迹与睡眠质量的动态相关性分析

目的了解孕中期至产后3个月围产期抑郁轨迹,探讨其与围产期睡眠质量的动态关系。方法选取2020年1月至2021年6月首都医科大学附属北京妇产医院行产前检查的孕妇1506例。孕妇在孕中期(15~18周)至产后3个月进行5次调查,调查内容包括一般资料、爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh postnatal depression scale,EPDS)筛查和匹兹堡睡眠量表(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)。使用潜在生长曲线(latent growth curve,LGC)模型绘制围产期抑郁轨迹,并分析围产期抑郁与睡眠质量的动态关系。结果1416例孕妇年龄(31.5±3.9)岁,社会经济地位(socioeconomic status,SES)得分(8.2±1.0)分,家庭月收入20000(15000,32750)元,已婚者1411例(99.6%),吸烟者389例(27.5%),初产者1097例(77.5%)。从孕15周起至产后3个月,围产期抑郁轨迹呈进行性上升趋势。睡眠质量轨迹的截距正向影响抑郁轨迹的截距(β=0.71,P<0.001),睡眠质量轨迹的斜率正向影响抑郁轨迹的二次项系数(β=0.24,P<0.01)。结论从孕15周起至产后3个月,围产期抑郁症状呈进行性加重趋势。睡眠质量对抑郁症状的动态影响可能从妊娠开始时即存在。围产期女性睡眠质量恶化的速度越快,出现抑郁症状骤然加重的时间越早。积极关注围产期女性睡眠质量,对围产期抑郁的早期预防和诊断有重要的意义。

两个低谷蛋白基因插入缺失标记的设计与验证

低谷蛋白稻米是肾脏病人极有效的食疗辅助品,培育低谷蛋白功能性水稻品种具有重大意义。低谷蛋白基因Lgc1作为培育低谷蛋白功能性水稻品种的优质资源,受到了育种家的青睐。为提高低谷蛋白基因Lgc1分子标记辅助选择的准确性,我们根据其突变体在两个谷蛋白基因GluB4和GluB5间的碱基缺失,设计出了Lgc1基因的插入缺失标记InDel-Lgc1-A和InDel-Lgc1-B。利用InDel标记对W3660(Lgc1低谷蛋白品种)/南粳46(谷蛋白正常品种)的F2分离群体和13份水稻品种进行检测验证。依据其PCR扩增产物的电泳带型,可准确地区分出低谷蛋白纯合基因、谷蛋白正常纯合基因和杂合基因型3种带型,且3种带型与其植株或品种相应的蛋白性状表现完全一致,表明这两对InDel标记可用于Lgc1低谷蛋白基因资源的鉴定以及分子辅助育种。

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。

利用分子标记辅助选育低谷蛋白水稻株系

通过常规系谱育种法将亲本材料04DP携有的水稻低谷蛋白基因Lgc1导入到本地粳稻材料中,获得52个F6高世代水稻株系。根据低谷蛋白基因Lgc1的碱基缺失突变,设计出Lgc1基因的分子标记。利用分子标记对52个株系的320个单株进行PCR分子标记检测,同时利用考马斯亮蓝G-250法对52个株系的谷蛋白含量进行了测定。结果显示：有37个株系为低谷蛋白基因纯合株系,谷蛋白含量为2.45%～3.31%;9个为普通谷蛋白基因纯合株系,谷蛋白含量为3.55%～4.76%,分子标记检测结果与谷蛋白含量基本一致,表明该方法可以应用于含有Lgc1基因杂交后代的低谷蛋白水稻品种的选育。

基于关键子区域及特征提取的表情识别

针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。

含氮杂环化合物的QSPR/QSAR研究

研究了含氮杂环化合物的疏水性参数lgP和对淡水纤毛虫的毒性lgC与其价连接性指数之间的定量关系 ,相关性良好 .

百合花发育的分子生物学研究进展

百合是重要的花卉植物,其花朵硕大,具有很高的观赏价值。由于百合的基因组较大,对其分子水平的研究较少。近年来对百合花发育相关的分子生物学研究进展迅速,已克隆了多个相关的基因,包括与花器官发育相关的MADS-box基因,LGC1基因,LLA_23基因等。本文对百合部分已克隆的与花发育相关的基因做一简述。

氢氧化钠分解独居石的热力学分析

以LaPO_4为代表,研究了NaOH分解独居石过程的热力学。根据已有热力学数据,绘制了25℃下La-P-H_2O体系的lgc-pH平衡图,并利用此图对NaOH分解独居石的工艺条件进行分析。计算结果表明,当2.77<pH<13.73时,溶液中总La和总P浓度极低且低于LaPO_4在水中的理论可溶解浓度,可认为体系处于LaPO_4沉淀的稳定区;当pH<2.77时,La^(3+)浓度随pH值的降低而迅速增大,即LaPO_4处于酸分解过程;当pH>14.1时,LaPO_4主要被分解成La(OH)3(aq)、La(OH)-4、La(OH)3(s)和PO3-4,即LaPO_4处于碱分解过程。结合溶液中各组分的溶解平衡特点、工业实践分析以及本实验结果可知,当NaOH浓度足够高时,独居石理论上能被彻底分解。

手机流媒体:完美开局如何演绎?

一直以来,用手机看电视都是一种奢求,但流媒体的出现使它变成现实,不过一切都只是刚开了头。

利用分子标记辅助选育低谷蛋白水稻新品种

谷蛋白是水稻种子中含量最高的贮藏蛋白,占种子总蛋白的70%以上,是稻米蛋白中可供人体吸收的主要成分。但蛋白质摄入过量会加重肾病和糖尿病患者的病情。低谷蛋白稻米可作为肾病患者的食疗辅助品,减少患者蛋白摄入量,有效缓解病情。本研究通过引进1份江苏省农业科学院粮食作物研究所低谷蛋白新种质2054(材料种植编号HNG1),于2013年配置其与优良食味米水稻品种圣稻735的杂交组合,经过4次回交,然后自交,并结合分子标记辅助选择,于2017年选育出1个低谷蛋白新品系17F2J3。经过分子标记检测和种子总蛋白SDS-PAGE分析表明,这个家系谷蛋白含量均降至LGC-1水平,显著低于圣稻735,且农艺性状表现优异,为黄淮稻区低谷蛋白水稻生产提供了优良种质材料。

选煤厂工况环境下人脸识别方法研究

针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.9330 s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。

应用分子标记辅助选育低谷蛋白水稻新品种

低谷蛋白稻米可以满足肾脏病人在蛋白代谢方面的特殊需求,可作为肾脏病患者的食疗辅助品,能减少患者蛋白摄入量,有效缓解病情。因此培育适合肾脏病人食用的低谷蛋白品种已成为水稻育种的重要方向。本研究以含低谷蛋白基因Lgc1的材料L06为母本,以谷蛋白含量正常的保持系12095B为父本进行杂交,后代采用田间选择和分子标记辅助选择相结合,育成了具有优良综合农艺性状的低谷蛋白新品系TL0659,为贵州低谷蛋白水稻生产和种质创新提供了优良材料。