1982年,IBM瑞士苏黎士实验室的葛宾尼(Gerd Binning)和海·罗雷尔(Heinrich Rohrer) 研制出世界上第一台扫描隧道显微镜(Scanning Tunneling Microscope,简称stm).stm 使人类第一次能够实时地观察单个原子在物质表面的排列状态和与表面电子行为有关的物 化性质,在表面科学、材料科学、生命科学等领域的研究中有着重大的意义和广泛的应用 前景,被国际科学界公认为80年代世界十大科技成就之一.为表彰STM的发明者们对科 学研究的杰出贡献,1986年宾尼和罗雷尔被授予诺贝尔物理学奖. 与其它表面分析技术相比,STM具有如下独特的优点:

在现代光测中,全息法测微小位移是常用的方法之一。它又分为时实法和二次曝光 法。本文仅就后一种方法做一简单介绍。二次曝光法即在同一底片上对被测弹性物体受 力前后的信息全部记录下来。底片经冲洗后在原参考照射下再现时,因物体形变前后的 光波相位有差异,所以形成干涉条纹,利用这些干涉条纹图,就可以计量被测物体各点的 位移和形变

第一节植物细胞的基本概念 一、细胞的研究简史 (一)细胞的发现1665年Robert Hooke:Cell (二)细胞学说的创立Schleiden、 Schwann (三)实验细胞学的发展O.Hertwig (四)分子细胞学的兴起Watson、 Crick四个时期:

萃取、冲洗和干燥:还没到结束不能算结束。藉由分液漏斗示 。 范液相-液相萃取并学习如何用”反应检查步骤”检查你的反应。这 是一个你不会想错失的一个纯化技巧! Extracting, Washing and Drying: It ain't over 'til it's over. Learn how to \work up\ your reaction using a separatory funnel to perform a liquid-liquid extraction. This is one purification technique you don't want to miss!

将液体从固体中分开来的最简易方法是什么?过滤在此影片中 将学习如何有效的用重力过露及真空过滤来进行。 The easiest way to separate a liquid from a solid? Filtration! Learn how to effectively carry out gravity and vacuum filtrations in this video

发现一些薄层分析法更复杂的技巧---剪玻璃TLC板,用火 焰造TLC染色剂点棍,使用TLC染色剂以使点显像。 Discover a few of the more complicatec skills related to thin layer chromatography cutting glass TLC plates, flame-pulling spotters, and using TLC stains to visualize spots

目标:选定任一你感兴趣的发酵产品,如 ,A, 抗生素,淀粉酶,确定该菌种的筛选模型、 采样方式,稀释倍数和方法,确定特定产 物微生物的筛选方案及影响因素

机械结构轻量化的主要途径是在结构上采用空心轴.近年来, 采用楔横轧带芯棒轧制空心轴类件的工艺得到了较广泛的关注.厚壁空心轴类件在楔横轧轧制过程中易发生“失圆”现象.本文通过热压缩实验研究了25CrMo4合金钢在楔横轧变形条件下热变形行为, 获得其真应力-应变曲线.在此基础上, 基于Deform-3D有限元软件, 建立25CrMo4厚壁空心轴楔横轧有限元仿真模型, 分析厚壁空心轴楔横轧成形机理, 研究得出断面收缩率、成形角、展宽角对轧件不圆度的影响规律: 断面收缩率增大, 不圆度减小; 成形角增大不圆度减小, 轧制温度越高减小趋势越明显; 展宽角增大不圆度增大, 提高轧制温度抑制增大趋势.选取部分工艺参数进行楔横轧验证实验, 对比了有限元仿真结果和实验结果, 表明有限元仿真模型预测精度较高

1、目前新药淘汰的分类 2、疗效(10-20%) 3、毒性(30-40%) 4、代谢动力学(30-40%)?关心 5、商业因素(<10%) 6、其风险犹如过铁索桥,需要胆略、智慧和策略,随时有陲入急流的可能性

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机