以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

仪器分析实验是仪器分析课程中重要的组成部分本课程的主要内容是:通过学习紫外分 光光度法、分子荧光法、发射光谱法、原子吸收法、电位法、气相色谱和液相色谱法等实验。 使学生掌握仪器分析的基本方法和操作技术,并用这些方法解决响应的具体问题

摘要本问题是一个“有人管理分类问题”首先分别列举出20个学习样本序列中1 字符串、2字符串、3字符串出现的频率构成含41个变量的基本特征集,接着用主成分 分析法从中提取出4个特征。然后用 Fisher线性判别法进行分类,得出了所求20个人工制 造序列及182个自然序列的分类结果如下:

本课程为生物工程专业本科段专业课程,主要指生物体内物质及其代谢产物,特别是生 物大分子的分离、检测、制备与改造技术。通过课程的学习,使学生了解生物体系的基本特 点及对分离过程的特殊要求,掌握生物分离最基本的各种技术,特别是生物大分子的分离、 纯化、制备、检测等,包括各种方法的基本原理、过程、设备、计算和应用,了解生物分离 技术的发展趋势,培养学生结合基础知识分析解决试验研究和工业化生产可能遇到的根本问 题的能力,为进一步学习专业课以及参加专业设计与科研打下基础

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度

细胞分化(cell differentiation 细胞分化是多细胞有机体发育的基础与核 心,细胞分化的关键在于特异性蛋白质 的合成,而特异性蛋白质合成的实质在 于基因选择性表达。细胞分化过程常常 伴随着细胞增殖与细胞凋亡,分化细胞 的最终归宿往往是细胞的衰老和死亡

以硅镁型红土镍矿为原料，采用金属化焙烧-熔分工艺，通过正交试验制备金属化球团，将所得金属化球团在1500℃条件下熔融分离30 min提取镍铁合金，考察影响因素对实验结果的影响.结果表明：在选择性还原制备金属化球团过程中，对金属化率的影响程度从大到小的因素依次是C/O摩尔比、焙烧温度、焙烧时间和碱度；实验可获得镍品位19%的镍铁合金；在碱度为0.8-1.2范围内，S和P分配比随着碱度的升高而增大.利用X射线衍射和扫描电镜对金属化球团及熔融分离出的渣进行微观分析，发现加入的石灰石与复杂矿相反应可释放出简单镍氧化物和铁氧化物，促进还原反应的进行，当石灰石不足时，少量铁以Fe3+的形式存在于铁金属化率70%的金属化球团中

问题计算用户输入的一个正整数各位之和。 分析为完成问题所提出的任务,首先必须将该整数的各位分 离出来。分离各位数有两种方案:一种是从高向低逐位分离 ;另一种则反之。然而,前者必须知道用户所输入之数据的 位数,并用不同的数来逐级除该数。利用后者则可以采用一 种简单的算法:反复地分离出个位数将数据降低一个数量 级,直到无数据可分离。每分离出一个个位数,就将它加到 一个累加器中

第一章 绪论 一、生化分离工程的发展历程 二、分离过程和分离工程的定义 三、生化分离工程及其研究内容 四、分离原理 五、特点 六、一般流程 七、研究进展

采用伪半固态触变成形工艺制备了40%、56%和63%三种不同SiC体积分数颗粒增强Al基电子封装材料，并借助光学显微镜和扫描电镜分析了材料中Al和SiC的形态分布及其断口形貌，测定了材料的密度、致密度、热导率、热膨胀系数、抗压强度和抗弯强度.结果表明，通过伪半固态触变成形工艺可制备出的不同SiC体积分数Al基电子封装材料，其致密度高，热膨胀系数可控，材料中Al基体相互连接构成网状，SiC颗粒均匀镶嵌分布于Al基体中.随着SiC颗粒体积分数的增加，电子封装材料密度和室温下的热导率稍有增加，热膨胀系数逐渐减小，室温下的抗压强度和抗弯强度逐渐增加.SiC/Al电子封装材料的断裂方式为SiC的脆性断裂，同时伴随着Al基体的韧性断裂