原子吸收光谱仪主要部件 原子吸收分光光度计与紫外可见分光光度计在仪器结构上的不同点: (1)采用锐线光源。 (2)分光系统在火焰与检测器之间

为了确保未来核聚变反应堆的氘氚自持燃烧必需采用中子增殖材料来得到合适的氚增值比。金属铍被认为是最有前途的核聚变反应堆固态中子倍增材料，但其熔点低，高温抗辐照肿胀性能差，因此需要寻找和研发具有更高熔点和更耐辐照肿胀的新型中子增殖材料以满足更先进的聚变堆要求。本研究尝试提出并制备了一种更高熔点的铍钨合金（Be12W），通过X射线和扫描电子显微镜对它的相组成和表面结构进行分析。对新型铍钨合金进行高剂量的氦离子辐照，发现合金表面一次起泡的平均尺寸约为0.8 μm，面密度约为2.4×107 cm?2，而二次起泡的平均尺寸约为80 nm，面密度约为1.28×108 cm?2。分析氦辐照引起的表面起泡及其机制，并与纯铍和铍钛合金表面起泡的情况进行了对比

把砂井地基上下边界视为半透水边界,以研究顶部垫层和底部下卧层透水特性对砂井地基固结过程的影响.根据轴对称固结方程和等应变假定,利用Hansbo法获得了真空联合堆载预压下半透水边界砂井地基的固结解答,分析了上下边界透水系数对真空和堆载预压固结度和沉降的影响,比较了真空单独预压下本文解与Indraratna等解答和周琦等解答的联系和差别.研究表明,(1)不管真空预压还是堆载预压,固结时间因子相同时地基固结度随边界透水系数增大而增大.(2)对于真空预压,下边界透水系数越大,地基的最终沉降越小,固结期间时间因子相同时的沉降也越小;上边界透水系数越大,固结期间时间因子相同时的沉降越大.(3)对于堆载预压,不管上边界还是下边界,边界透水系数越大,最终沉降不变,而固结期间时间因子相同时的沉降越大.(4)当真空预压上边界透水时,周琦等解答的固结度大于本文解答的固结度大于Indraratna等解答的固结度.为了提高真空预压的最终沉降,需减少地基下边界的透水性

第一节概述 一、历史 原子吸收光谱法是一种基于待测基态原子对特征谱线的吸收而建立的一种分析方法。这一方法的发展经历了3个发展阶段: 1、原子吸收现象的发现 -1802年 Wollaston发现太阳光谱的暗线; -1859年 Kirchhoff和 Bunson解释了暗线产生的原因;

中国自古以来,就极重视家庭教育,把家庭的盛衰,寄 托在子孙身上,“子孙贤则家道昌盛,子孙不贤则家道消败” 子孙是贤是愚,则“由乎蒙养”。“蒙以养正”,可以保家。家 教的作用,不仅能保家扩业,而且有助于安国。家庭是社会 的组成细胞,家教的好坏,关系着国家和社会的稳定和发展。 故古人尝云:“苟家人之居正,则天下之无邪”,“家之正则国 之定”,身修家齐,才能国治天下平。家庭教育,对于治国安 邦具有基础性的作用

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

5.5.4两类超导体 5.5.6超导现象的物理本质 5.5.5同位素效应和电子—声子相互作用

油水两相是海底管道和集输管线常见的腐蚀工况之一。以3Cr钢为代表的低Cr合金钢是目前具有良好耐蚀性能的重要材料，但是，在油水两相层流工况下，特别是加注了一定缓蚀剂的条件下，3Cr钢的适用性尚不明确。通过高温高压反应釜模拟了油水两相层流工况的腐蚀环境，结合扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射谱（XRD）、激光共聚焦拉曼光谱、电化学交流阻抗等测试表征方法，研究了3Cr钢的腐蚀行为及缓蚀剂对其耐蚀性能的影响。结果表明，在油水分层工况下，3Cr钢的腐蚀产物膜为明显的双层膜结构，其内层腐蚀产物膜为结构致密的富Cr层，表现出良好的抗CO2腐蚀性能，但加入100 mg·L?1十七烯基胺乙基咪唑啉季铵盐缓蚀剂后，3Cr钢并未得到有效的缓蚀保护。腐蚀产物分析和电化学研究表明，烷烃分子、缓蚀剂分子及富Cr层间存在竞争关系，烷烃分子干扰了缓蚀剂分子的有序排列，影响了3Cr钢的耐蚀性

§1 单因子方差分析 §2 双因子方差分析 §3 有交互作用的双因子方差分析

1.线性谐振子的代数解法 现在我们介绍解谐振子能量本征方程的代数方法,采用Dirac符号进行分析和推导。 线性谐振子的 Hamiltonian是(这里不涉及采用什么表示)