^13C—NMR谱在有机化合物结构分析中的应用

该文简述了＾１３Ｃ－ＮＭＲ谱在有机化合物结构分析中应用的优点、＾１３Ｃ－ＮＭＲ谱中的化学位移及其影响因素，常用的＾１３Ｃ－ＮＭＲ谱及其在有机化合物结构分析中应用的基本方法。     

二萜酸内酯的二维~1H NMR谱研究

通过二维~1H-~1H相关谱,对从软珊瑚Lobophytum Oblongum中分离得到二萜酸内酯的全部~1H NMR信号作出明确的指定。     

基于主动学习的半监督谱聚类算法研究

谱聚类在近年来得到了广泛的应用,而将谱聚类和半监督集群结合的方法通过使用约束改善结果来提高谱聚类的有效性.文章通过选择主动学习方法,提出了一种基于主动学习的半监督谱聚类算法.首先,利用邻域中包含的信息来确定要查询的数据,由于邻域信息只反映局部信息,因此,又引入与目标不太相似的数据点,这些数据点代表全局信息,得到Must-link(正关联)成对约束集和Cannot-link(负关联)成对约束集.然后,对得到的成对约束再通过k-means聚类得到聚类结果.最后,通过在合成数据集以及UCI数据集的对比实验表明文章算法的有效性,通过较小的主动选择成对约束来获得更好的性能.     

′H—NMR谱的化学位移与芳烃亲电取代反应的定位效应

本文根据~1H—NMR谱的化学位移与苯环电子云密度的关系,讨论了芳烃亲电子取代反应的定位效应问题,并用化学位移预测多取代芳烃的亲电     

基于特征向量自动选取的谱聚类算法

根据谱聚类矩阵特征向量组的分段常值性,提出一种基于特征向量组自动选取的谱聚类算法。其基本思想是：首先根据数据集计算出非对称规范Laplace矩阵,然后选择其前个特征向量,最后利用本征间隙法从上述特征向量中自动选取包含聚类信息的特征向量。实验表明,该算法在一定程度上解决了特征向量自动选取问题,可以获得质量较高的聚类结果。     

基于谱聚类算法的音频聚类研究

提出一种新颖的基于谱聚类的音频聚类算法,首先对音频数据进行预处理,得到三维音频向量,然后根据向量之间的距离计算音频相似度,最后设计谱聚类算法获得音频数据聚类结果。在网易云音乐数据上的对比实验表明,与K means算法和快速查找密度峰值聚类算法相比,该算法获得的聚类结果更加优越。     

基于谱聚类的社团发现算法

当前人们已经建立了很多社团发现算法,但这些算法大都具有较高的时间复杂度。本文介绍一种基于谱聚类的社团发现算法,这种算法效率较高,在处理有上万节点的大型网络中更具优势,得到的社团结构质量更高。     

办公自动化系统的现状及发展趋势分析

经过近30年的发展,OA系统取得了很大进展,但是在安全性、工作流定义、信息共享等方面仍然存在问题。随着技术的发展以及业务需求的变化,OA将会朝着协同化、平台化、业务化、移动化方向发展。     

一种新尝试:基于系统聚类的考试数据分析

聚类分析是数据挖掘技术中一种常用的分析方法.将系统聚类分析法应用到考试数据分析,既有利于教师抓住学生的知识点误区,帮助学生建立学科知识网络,也有利于教师从学生的实际情况出发,根据学生存在的知识点误区和个性特点,因材施教.广州市某中学高三联考物理考试数据的聚类分析结果表明,教师采用系统聚类分析法进行考试数据分析时,既应关注聚类题目的共性,也应关注聚类题目的个性,同时还应关注具有共性的非聚类题目的个性.     

谱聚类算法及其应用综述

由于性能优越,谱聚类成为近年来聚类算法研究的热点。谱聚类算法可以在任意形状的样本空间上聚类,并能获得全局最优解。介绍了谱图的基本理论及其划分准则,探讨了谱聚类算法,并针对当前谱聚类应用展望了未来研究方向。     

核磁共振氢谱定量分析橙皮苷含量

以吡嗪作为内标物,建立核磁共振氢谱(1H NMR)测定橙皮苷含量的方法。首先通过分析橙皮苷的1H NMR谱图,考察仪器的稳定性以及脉冲宽度、延迟时间、扫描次数等影响测定结果的参数;其次设定峰面积截取方法,选择定量用特征峰,根据特征峰面积积分值计算样品含量。橙皮苷定量分析最佳参数为:室温,匀场3次,P1=10μs,D1=1.5μs,Ns=32。选定吸收峰C8-H峰为定量用特征峰。该方法使峰面积截取值固定,避免因操作人员的不同而造成的主观误差。     

核磁共振波谱分析的计算机模拟实验教学

介绍了通过用计算机VisualBasic编写程序来模拟JNM—PMX60Si型高分辨率核磁共振波谱仪主要功能，井配合一定的图谱讲解来达到仪器分析教学实验的目的。     

基于激光诱导击穿光谱的火焰中元素分析系统

针对高温燃烧火焰中碳、氢、氧、氮元素的测量,搭建了一套激光诱导击穿光谱(LIBS)系统,并对乙烯预混燃烧火焰进行实时在线检测。使用强激光能量击穿乙烯预混燃烧火焰,通过分析不同碳烟浓度工况的乙烯预混燃烧火焰中等离子体跃迁发射的光谱信息,识别火焰中碳、氢、氧、氮元素光谱谱峰,研究火焰中C元素光谱强度与火焰中碳烟含量的相关性。结果表明,该系统性能稳定,随着碳烟含量的增加,火焰中C元素的光谱强度也随之增强,因此LIBS系统在应用于高温燃烧火焰中碳烟含量检测方面具有广泛的前景。     

波谱解析课程教学研究及分析

波谱解析是有机化合物结构分析的常用方法,是药学专业的一门重要课程.在以往的教学中发现,学生难学,老师难教是课程的一大特点.因而,通过对波谱解析析课程教学进行问卷调查,并采用访谈和课堂观察等辅助方法进行三角验证,确保调查结果的准确性,为课程的教学方法改革提供一定依据.     

垂直一致:美国一致性研究的新热点

以内容标准的精细化、序列化与结构化为最终目标的垂直一致性研究正成为课程内容研究的新热点。美国各州教育部门、学区与学校以及教育研究机构为促进课程"垂直一致"已积极开展各方面工作,充分发挥一致性研究成果在共同核心(州立)标准开发中所起的重要作用。垂直一致研究具有广阔的发展前景,我国也应根据一致性研究成果,在课程实践中做到"破除陈旧认识"、"强化基础研究"、"加强课程引导"、"促进学科协调"。     

蜜梨贮藏保鲜技术研究进展

概述国内外蜜梨贮藏保鲜技术的发展历史与研究方法,综述蜜梨贮藏保鲜技术中的物理、化学以及生物方法,提出壳聚糖涂膜、中药提取物涂膜保鲜的应用前景以及今后的主要发展方向。     

核磁共振氟谱法测定氟他胺含量的实验设计

设计了核磁共振氟谱法(~(19)F NMR)测定氟他胺含量的实验。此实验以三氟甲苯为内标,化学位移δ=-61. 10×10~(-6)处的氟他胺的特征峰作为定量峰。实验结果表明,氟他胺的~(19)F NMR检测方法在其浓度0. 2～10. 0 mg/mL范围内,样品与内标物的积分面积比与浓度比具有良好的线性关系(R~2=0. 996)。实验方法的定量限和检出限分别为18μg/mL和5μg/mL;同一标准品溶液重复实验5次,相对标准偏差(RSD)为1. 94%,证明该方法重复性比较好。此实验不仅为氟他胺的定量分析提供了一种实用、快速有效的方法,而且培养了学生的创新思维和科研能力。     

Methodological Choices in the Content Analysis of Textbooks for Measuring Alignment With Standards

With the recent adoption of the Common Core standards in many states, there is a need for quality information about textbook alignment to standards. While there are many existing content analysis procedures, these generally have little, if any, validity or reliability evidence. One exception is the Surveys of Enacted Curriculum (SEC), which has been widely used to analyze the alignment among standards, assessments, and teachers’ instruction. However, the SEC can be time‐consuming and expensive when used for this purpose. This study extends the SEC to the analysis of entire mathematics textbooks and investigates whether the results of SEC alignment analyses are affected if the content analysis procedure is simplified. The results indicate that analyzing only every fifth item produces nearly identical alignment results with no effect on the reliability of content analyses.     

浅议多种重映射融合的汉英词对齐法

针对自动词对齐工具Giza++只允许源语言到目标语言的一对多映射,并生成了很多不对称的对齐,进而直接影响到词对齐的质量和准确性这一缺陷,文章通过研究发现,基于不同预处理机制的词对齐有着不同的系统上可见优势,相对于采用单一预处理机制,机器学习算法可以从基于多预处理机制的词对齐信息中获益。在此基础上,提出基于多预处理机制的多种重映射融合词对齐方法这一设想,并通过实验验证:通过分词预处理形成尽可能含有正确分词方案的方案集,通过对齐预处理获得尽可能多的可靠对齐点,并通过对齐重映射实现对齐的对称化,随后,将对齐重映射的所有相关特征训练一个对齐融合模型,并将这个对齐融合模型作为监督系统,以显著增加词对齐的准确性。