摘要：目的探讨放射治疗处方剂量计算,特别是电子线不规则野处方剂量的计算方法,建立其计算模型,并设计其程序。方法通过理论建立射野大小与输出量关系的数学模型,并将程序计算与实测结果进行比较。结果程序处方剂量计算结果与实测结果误差:X线<±1%,电子线<±2.5%,两者符合剂量计算误差<±2.5%的要求。结论实野长宽法可用于电子线处方剂量的计算;本处方剂量计算系统可用于放射治疗各治疗机常规外照射的物理剂量计算。

摘要：电站设备巡检管理信息系统可以加强对电站设备状态运行特性及运行人员进行有效的管理。系统由带有USB串口的上位机、数据库、数据通信线、数据采集器、无线射频标签构成,可实现对设备巡检到位情况监测、巡检时设备运行状态监测、以及对设备状态的管理。系统的操作界面和功能模块采用微软V ***开发环境,数据库采用微软SQLServer2000。系统具有设计合理、操作简单、功能完备、运行稳定、可扩展等特点,能有效地提高巡检质量。

摘要：为解决传统落体法将阻力矩视为恒定值进行消元引起的惯量测量精度误差较大的问题,将考虑不同阻力因素的阻力矩函数应用到落体法惯量测量中。通过开展落体法惯量测量装置中阻力因素分析,建立了阻力矩与速度和载荷间的关系,提出了通过在两次落体过程中主动构建相同速度和载荷从而通过做差进行有效消元的方法。设计了一套落体法惯量测量装置,并对提出的新型落体法进行了实验研究,重复测量了3个飞轮的惯量值。研究结果表明:新型落体法的惯量测量误差不超过5%,通过在两次落体过程中主动构建相同的阻力影响因素并进行消元能有效减小阻力影响,提高落体法惯量测量重复性和精度。

摘要：目的:对青岛即墨地区发病的濒死鹦鹉进行诊断,并对BFDV进行全基因测序,分析其遗传进化规律。方法:利用PCR对发病鹦鹉进行BFDV的检测,并设计引物进行BFDV全基因组的测序。结果:BFDV核酸扩增为阳性,经PCR分段扩增法获得全基因组并完成了序列测定。QDJM01株全序列测定结果与GenBank中仅有的七株BFDV全序列进行同源性比较与进化树分析。经BLAST和DNAStar软件分析,QDJM01与其他七株BFDV同源性为99.0%～99.6%,为同一个基因型。结论:此病例为鹦鹉幼雏病病毒感染,来源于不同宿主的BFDV与宿主关系紧密,与地理分布没有明显的相关性。

摘要：目的建立电磁裂解水提大黄蒽醌类成分的方法,通过响应面法优选最佳提取工艺。方法在提取时间、提取次数、液固比单因素试验的基础上,以大黄总蒽醌收率为指标,采用Box-Behnken试验设计原理,优选出大黄总蒽醌电磁裂解提取的最佳工艺参数,并与超声法和煎煮法进行比较。结果最佳工艺条件为:提取时间3.65 min,提取次数3次,液固比13 (mL∶g),总蒽醌成分的收率为17.12mg·g-1,明显高于超声法和煎煮法。结论电磁裂解提取法具有高效快速、省时节能、绿色环保等优点,作为一种新型的中药提取方法,可为大黄的工业化提取提供一种全新的思路。

摘要：为了进一步提高铯原子钟用金属铯原料的纯度，研制了一套刮膜式分子蒸馏实验系统，进行99.5%金属铯的进一步提纯。本文介绍了系统的结构，对系统的真空性能、刮膜器性能进行了实测，最后进行了金属铯提纯实验。实验结果表明：系统的极限真空度达到4.3×10^-6Pa，工作真空度达到5.0×10^-4Pa，刮膜器转速实现0-300 r/min范围内可调，均符合设计要求。金属铯经过该设备蒸馏后纯度达到99.95%，可以满足铯原子钟的使用要求。

摘要：文中介绍了轮一联合站改造的必要性和目的,介绍了该站的生产现状。简述了整改方案,重点介绍了开孔封堵设备的选用,具有一定的借鉴作用。

摘要：优选微波法提取断肠草生物总碱的工艺,以断肠草生物总碱的提取率为指标,考察不同提取条件下的提取率。先通过单因素实验对断肠草生物总碱的提取工艺中溶剂种类、提取系统中固液比、浸提时间、浸提温度4个因素进行优选,进而考察多因素协同作用对生物总碱提取率的影响设计了L9(33)的正交实验。结果表明,采用氯仿作为提取溶剂、微波功率500W、固液比1∶8(g/L)、浸提时间240 s(80 s×3)、浸提温度55℃时生物总碱得率最高为1.63%,因此,以氯仿为提取溶剂,经微波辅助技术处理后生物总碱提取量显著得到了提高。

摘要：阐述了水环境质量监测的定义和目的,介绍了构成国家水环境质量监测网络的6个子网,即地表水环境质量监测网、地表水环境质量自动监测网、地下水环境质量监测网、饮用水源地环境质量监测网、水污染防治专项规划水体环境质量监测网和锰三角地区水环境质量监测网的发展历程与现状。指出了目前该网络存在的不足,提出建立水环境质量监测网络设计技术体系、扩大监测网覆盖面、扩展监测项目等建议。

摘要：大数据环境下,电网非结构化数据蕴含的信息爆炸式增长对于其数据的挖掘具有重要的支撑作用。与此同时,传统的数据存储与计算成本较为高昂,并行程序编写困难。面对这种情景,我们设计并实现了一个在大数据环境下的电网非结构化数据智能分析云平台。该系统包括数据提取,数据清洗,大数据分析,数据标记,点云模型,数据挖掘等诸多智能分析模块,使用Hadoop大数据分析并储存和计算海量电网非结构化数据,建立云文件系统支持多用户跨平台操作分析。