应用X射线衍射仪、偏光显微镜和扫描电镜对水淬和空冷低钛高炉渣的矿相组成、显微结构、TiO2分布规律及其差异性进行研究.结果表明:水淬渣和空冷渣中主要矿物组成均为玻璃质、钙钛矿、钙铝黄长石和镁硅钙石,但是两种炉渣中各矿物组分含量相差较大,空冷渣中钙铝黄长石和钙钛矿的平均体积分数分别为62.5%和12.5%,是水淬渣中钙铝黄长石和钙钛矿的2.27倍和1.92倍,而玻璃质的平均体积分数不足水淬渣的1/3.水淬渣和空冷渣中矿相显微结构差异较大,空冷渣中钙铝黄长石为钉齿状,而水淬渣中钙铝黄长石为呈羽毛状和针状,且结晶粒度较小,钙钛矿在水淬渣和空冷渣中分别呈星点状和树枝状分布,两种炉渣中镁硅钙石都为纺锤体形;水淬渣中TiO2主要分布在钙钛矿、玻璃质和钙铝黄长石中,而空冷渣中TiO2主要分布在钙钛矿和钙铝黄长石中,并且空冷渣中钙钛矿TiO2的分布率比水淬渣高8.41%,空冷方式更有利于将TiO2聚集在钙钛矿中

GB 5009.4-2016 食品安全国家标准食品中灰分的测定 第一节 灰分的测定 第二节 几种重要矿物元素的测定  1、教学目标：能够熟练掌握测定食品中灰分的方法；根据实验条件正确测定出食品中重要矿物质的含量。  2、教学要求：通过本章学习，要求学生了解各种灰分的定义，理解灰分测定的意义；掌握灰分的测定原理、方法及操作条件的控制；掌握铁、钙、锌等重要矿物元素的测定方法选择及样品处理过程

知识目标： 了解分销渠道的功能和类型； 弄清影响分销渠道选择的因素和分销策略； 掌握设计和管理分销渠道的方法。 能力目标： 能正确分析分销渠道选择的因素； 能根据实际情况正确设计和管理分销渠道； 能正确选择一条时间短、速度快、费用省、效率高的分销渠道

一、GC的分类和特点 (一)分类 （1)按固定相的聚集状态分: 气固色谱法(GSC),气液色谱法(GLC) （2)按分离机理分:吸附色谱和分配色谱 （3)按色谱柱分: 填充柱色谱法:固定相填充在金属或玻璃管 中(i.d=4-6mm) 毛细管柱色谱法(i.d=0.1-0.5mm)

一、通过本章学习应该掌握的内容 1、何谓生物分离工程 2、生物分离工程的历史及其应用 3、生物分离工程在生物技术中的地位? 4、生物分离工程的特点 5、生物分离工程可分为几大部分,分别包括哪些单元操作?

第一节色谱法概述 一、色谱法的由来 1.1906年由俄国 Tsweet植物学家创立 植物色素分离见图示 2.现在:一种重要的分离、分析技术 分离混合物各组分并加以分析 固定相——除了固体,还可以是液体 流动相——液体或气体 色谱柱——各种材质和尺寸 被分离组分——不再仅局限于有色物质

1.电化学分析:根据被测溶液所呈现的电化学性质及其变化而建立的分析方法 2.分类:根据所测电池的电物理量性质不同分为 (1)电导分析法 (2)电解分析法 (3)电位分析法:直接电位法,电位滴定法 (4)库仑分析法 (5)极谱分析法 (6)伏安分析法

§3.3.1 重力坝抗滑稳定分析概述 §3.3.2 坝基破坏机理 §3.3.3 沿坝基面抗滑稳定分析 §3.3.4 深层抗滑稳定分析 §3.3.5 岸坡坝段抗滑稳定分析 §3.3.6 提高坝体抗滑稳定的工程措施 §3.3.7 稳定分析设计理论的历史沿革 §3.3.8 坝基抗滑稳定分析的发展 §3.3.9 现行规范中有关坝基抗滑稳定的有关规定与讨论

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验