以五水硫酸铜(CuSO4·5H2O)为前驱体,聚乙烯吡咯烷酮(PVP)为包裹剂,在水溶液中采用电化学方法在氧化铟锡(ITO)表面制备得到了形貌和尺寸均一的铜纳米粒子,并研究了前躯体的浓度、包裹剂的种类和浓度以及电化学沉积电位对产物的形貌和生长密度的影响.将得到的产物经过热处理后,会在表面生成一层黑色的氧化铜,经过测试发现其对光电分解水制氢具有良好的催化作用

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

§13.1时间序列及其分解 §13.2平稳序列的平滑和预测 §13.3有趋势序列的分析和预测 §13.4复合型序列的分解

本工作用化学平衡法研究了本熔盐体系中铁离子的存在价态。证明:在Pc12→O时,FeCl3几乎全部分解。在Pc12=1atm时,Fe(Ⅲ)/Fe(Ⅱ)=1.36(700℃)。温度升高,Fe(Ⅲ)/Fe(Ⅱ)减小。用循环伏安法研究了铁离子在本熔盐体系中的电极反应的动力学特点。实验证明,阴极反应Fe(Ⅱ)+2e→Fe(O)受离子扩散控制,其表观活化能为12.9±2.4KJ/mol,Fe(Ⅱ)的扩散系数为(4.31±0.79)×10-5cm2/s。阳极反应Fe(Ⅱ)-e→Fe(Ⅲ)也受离子扩散控制,且其产物Fe(Ⅲ)随即迅速分解。因此,铁离子的交价对电解除铁的电效影响不大。电解除铁的实验室实验证实了上述结果,并找出:镁与铁共同析出是降低除铁电效的主要原因;电解除铁的较好条件为:700℃,阴极电流密度为0.2A/cm2,阴极区氯分压应尽可能低。在这些条件下,电效可达70%

通过金相显微镜、扫描电镜、电子探针显微分析、透射电镜及热力学计算软件研究C和N含量对铸态及时效态18Mn18Cr高氮钢析出相特征及形成机制的影响.研究发现在铸态，随C/N质量比降低，析出相依次为Cr23C6相、σ相和Cr2N相.增加C或N含量可分别促进Cr23C6相和Cr2N相析出.C和N含量影响实验钢凝固模式及不稳定铁素体相共析分解产物.18Mn18Cr0.44N钢凝固模式为AF模式，不稳定铁素体相共析分解反应为δ→σ+γ2（0.025% C）和δ→γ2+Cr23（CxNy）6（x/y>1）（0.16% C）；18Mn18Cr0.72N钢凝固模式为A模式，晶界处存在少量颗粒状Cr2N相.在固溶时效态，实验钢仅析出片层状的Cr2N0.39C0.61相.随C+N含量增加，片层状析出相体积分数和片层间隙增加，析出孕育时间减少

在中国，人们习惯把自己供职的机关、学校、社会团体、公有制企业等等统称“单位”。 国外学术界一般把单位译为“units”，但是Units这词远远表达不了中国“单位”这个概念的丰富内涵。 “单位现象”，是我国在经济和政治生活中形成的诸多特性中最具典型性和综合性的现象之一，引起了国内外学术界愈来愈多人士的关注。 第一节 单位的概念和单位所分担的政府职能 第二节 单位分担政府职能的历史根源现实局限性 第三节 单位的政府职能在新的历史条件下的分解

教学目的： 1. 了解固体试样、液体试样、气体试样及生物试样的采集方法； 2. 掌握试样的制备方法； 3. 掌握常用的试样分解方法：溶解法、熔融法，了解试样分解的其它方法； 4. 了解并理解分析测定前的预处理

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

第一节 糖的消化吸收与转运 Digestion, absorption and transportation of Carbohydrates 第二节 糖的无氧分解 Glycolysis 第三节 糖的有氧氧化 Aerobic Oxidation of Carbohydrate 第四节 磷酸戊糖途径 pentose phosphate pathway 第五节 糖原的合成与分解 Glycogenesis and Glycogenolysis 第六节 糖异生 Gluconeogenesis 第七节 葡萄糖的其他代谢产物 Other Metabolites of Glucose 第八节 血糖及其调节 The Definition, Level and Regulation of Blood Glucose