磷钒矿发电灰渣空白焙烧工艺及动力学研究

以磷钒矿发电灰渣为原料,对其空白焙烧工艺及动力学进行了研究。结果表明:灰渣中钒主要以钒云母形式存在,而且主要呈V^(3+)价态;灰渣空白焙烧适宜的工艺参数为:焙烧前将灰渣磨矿至细度为-0.074 mm占90%,在880~900℃温度下焙烧16 h, V_(2)O_5浸出率可达71%左右;灰渣空白焙烧反应由界面化学反应控制,表观反应活化能为89.75 kJ/mol,动力学方程为1-(1-x)^(1/3 )=114.47exp[-89 750/(RT)]t。

科斯特推出TiONA~288新产品

科斯特（Cristal）推出一种新的超高效氯化法二氧化钛（钛白粉）颜料TiONA（R）288,主要应用于高端的高温色母。

德国职业教育办学特色及对中国高职教育的启发——探索生源减少形势下中国职业教育的发展之路

针对我国高职教育目前所面临的生源危机分析原因，借鉴德国应用科技大学的办学思路、办学模式、办学经验，对我国现阶段高职教育的改革提出相应对策。

基于Lasso特征选择的自闭症预测

目的寻找自闭症(autism spectrum disorders,ASD)的客观生物标记以辅助临床诊断。静息态功能连接(resting-state functional connectivity,RSFC)反映了大脑不同脑区神经活动模式间的时间相关性,研究者常从RSFC中探索识别ASD的生物标记,然而大部分方法还不能有效选出具有识别力的RSFC。本文采用最小绝对值收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)来选择ASD组和正常发育组之间具有显著性差异的RSFC特征。方法首先基于Pearson相关分析提取RSFC特征,并进行阈值化处理保留具有较大正相关值的RSFC。然后采用Lasso方法提取有识别能力的RSFC,最后利用支持向量机进行ASD分类,并主要以分类准确率指标对分类性能进行评估。结果基于Lasso方法进行特征选择后,ASD分类准确率为81.52%,同时找出了能显著区分ASD儿童与正常儿童的RSFC。结论基于Lasso特征选择的方法提高了对ASD的识别准确率,识别的生物标记有潜力应用于临床诊断。

强迫症患者情绪Stroop任务的事件相关电位研究

目的探讨强迫症患者和正常对照组被试注意控制的异同和其神经机制。方法记录26名强迫症患者和24名正常对照组在执行情绪Stroop任务时诱发的事件相关电位（ERPs）。结果强迫症患者整体反应时[（467±14．88）ms]长于正常对照组[（409．65±15．49）ms]，差异具有统计学意义（P〈0．01）；强迫症患者整体的P2和P3波幅[分别为（10．41±0．49）μV，（10．04±0．68）μV]大于正常对照组[分别为（8．89±0．48）μV，（7．68±0．67）μV]，均差异具有统计学意义（P〈0．05）；强迫症患者额区P2成分的潜伏期[（190．09＋4．71）ms]长于正常对照组[（179．60±4．72）ms]，差异具有统计学意义（P〈0．05）。结论强迫症患者对一般负性刺激不存在注意偏向，但有普遍的注意抑制困难。