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• 卟啉与Cu^2＋络合物作为识别半胱氨酸的荧光探针

  根据间接设计荧光探针的方法,设计合成了一种带有2,2’-二甲基吡啶胺结构（DPA）的卟啉化合物（TPP-DPA）,其选择性识别二价铜离子形成的络合物可以作为一种识别α-氨基酸的＂Turn On＂型的荧光探针.TPP-D PA在DMSO中强的荧光可以被少量的Cu^2＋有效的猝灭,所形成的（TPP-DPA＋Cu^2＋）络合物可以进一步作为识别α-氨基酸的荧光探针,尤其对含有巯...

  作者：姜国玉 王雪松 郑绿茵 李勋 范小林 王建国 刊期： 2015年第06期

• 旋涂法制备ICF分解实验用薄膜靶

  采用旋涂工艺,以K9玻璃为衬底,制备低表面粗糙度的惯性约束聚变（ICF）分解实验用的聚苯乙烯（CH）和聚氯乙烯（PVC）平面薄膜靶,对它们的厚度、宽度和表面光洁度等靶参数进行测量.结果表明,CH和PVC平面薄膜靶的厚度分别为18μm和6μm,对应的宽度分别为200μm和300μm.CH和PVC平面薄膜靶都具有较好的表面光洁度,它们平均粗糙度Ra的最大值分别3.7 nm...

  作者：朱秀榕 余意 苑举君 余华军 张宪科 周斌 杜艾 刊期： 2015年第06期

• 小样本容量的IRT参数估计系统的设计与实现

  目前IRT参数估计程序大多数都要求大样本容量,而基于小样本容量的IRT参数估计系统非常少,但在测验实践中小样本容量的情况经常出现.本文根据测验的实际和对IRT参数估计方法的比较研究设计开发了一个基于小样本容量的IRT参数估计系统.该系统界面友好,操作简单,估计精度高,有一定的应用推广价值.

  作者：朱隆尹 卢震辉 钟琦 刊期： 2015年第06期

• 基于自适应梯度算法的SVM核极化参数选择方法

  在机器学习领域,支持向量机SVM（Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用...

  作者：易序峰 吴坚 喻高航 刊期： 2015年第06期

• 面向统计词义消歧的核选择研究进展

  词义消歧解决自然语言中同形异义词语在不同上下文环境中的义项标注问题,是自然语言处理领域的基础性关键问题.核方法是机器学习中一类强有力的统计学习技术,被广泛应用于分类、回归、聚类等诸多领域.基于核方法的词义消歧的关键是如何构造一个能够充分表达待消歧词上下文信息的核函数.在介绍基于核方法的词义消歧系统的一般框架之后,系统阐述了...

  作者：钟莉云 汪廷华 陈峻婷 刊期： 2015年第06期