本文报道了一种在铜片上采用原位生长法制备的Cu2O-AgSERS基底的方法。
通过优化制备Cu2O的退火温度和时间及制备Cu2O-Ag的AgNO3浓度和反应时间，获得的原位生长Cu2O-Ag基底具有良好的拉曼增强效果。
通过对基底的表征及仿真模拟，发现基底表面形成的凹型空间和均匀密布的AgNPs提供了丰富的SERS“热点”，且该基底具有较好的疏水性，因此SERS活性显著。
该基底对多种违禁药物都有很好的灵敏度，拉曼强度与药物浓度具有良好的定量关系，孔雀石绿、恩诺沙星和呋喃西林的检测线分别为4.9nM、0.72μM和0.12μM。
本文提出的基底制备方法具有工艺简单、成本低且SERS活性高等优点，在环境监测领域具有较好的应用前景。
通过优化制备Cu2O的退火温度和时间及制备Cu2O-Ag的AgNO3浓度和反应时间，获得的原位生长Cu2O-Ag基底具有良好的拉曼增强效果。
通过对基底的表征及仿真模拟，发现基底表面形成的凹型空间和均匀密布的AgNPs提供了丰富的SERS“热点”，且该基底具有较好的疏水性，因此SERS活性显著。
该基底对多种违禁药物都有很好的灵敏度，拉曼强度与药物浓度具有良好的定量关系，孔雀石绿、恩诺沙星和呋喃西林的检测线分别为4.9nM、0.72μM和0.12μM。
本文提出的基底制备方法具有工艺简单、成本低且SERS活性高等优点，在环境监测领域具有较好的应用前景。
2024/2/6 12:44:34
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https://blog.csdn.net/verynicebest/article/details/109154870（改一改就可以用。
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2024/2/5 13:10:28
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采用C++开发的复矩阵数学库，含复数类CMyComplex、矩阵类CMatrix、修正贝塞尔函数类等，可进行各种复数和复矩阵运算，具体包括：实矩阵求逆的全选主元高斯－约当法、复矩阵求逆的全选主元高斯－约当法、对称正定矩阵的求逆、托伯利兹矩阵求逆的埃兰特方法、求行列式值的全选主元高斯消去法求矩阵秩的全选主元高斯消去法、对称正定矩阵的乔里斯基分解与行列式的求值、矩阵的三角分解、一般实矩阵的QR分解、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆的奇异值分解法、约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法、求赫申伯格矩阵全部特征值的QR方法、求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法、求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法等，内容十分丰富完善。
2024/2/5 6:06:28
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上次传的有点问题，现重新上传OpenCL規範1.2中文正體版beta1經過對context的艱苦學習，終於略有小成，也為了兌現我之前的承諾，現將1.2發出進行公測目前已知問題：1.幾個插圖還未做，正在學習metapost2.附錄的標題編號以及附錄中的交叉引用還有點問3.没有封皮個人blog：https://niqingliang2003.wordpress.com/Email:niqingliang2003@tom.com歡迎大家提意見，包括但不限於排版和內容。
雖然我已盡己所能查閱資料，以確保其準確性，主要參考資料為維基百科，肯定仍然存在很多問題，請大家發郵件或在blog留言告知，不勝感激。
不過總的來講，就排版而言，比word的好多了，至少我是這麼認為的，大家可以對照原來1.0的比較一下。
雖然我已盡己所能查閱資料，以確保其準確性，主要參考資料為維基百科，肯定仍然存在很多問題，請大家發郵件或在blog留言告知，不勝感激。
不過總的來講，就排版而言，比word的好多了，至少我是這麼認為的，大家可以對照原來1.0的比較一下。
2024/2/4 7:44:30
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使用最小二乘法对采样后的信号进行参数估计。
可以有效识别原始信号基波以及各次谐波的幅值和相位。
文件包括供Matlab使用的两个m文件，以及参考的两篇文献，帮助大家更深入地理解。
可以有效识别原始信号基波以及各次谐波的幅值和相位。
文件包括供Matlab使用的两个m文件，以及参考的两篇文献，帮助大家更深入地理解。
2024/2/3 22:47:07
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EWT（empiricalwavelettransform）是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法，该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析，同时通过特定方法确定信号的边界值，而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式，自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基，通过Hilbert变换，就能获取所有分信号的频谱特征，且比EMD分解的过程，更快更精确。
类似的定义经验小波变换的公式，自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基，通过Hilbert变换，就能获取所有分信号的频谱特征，且比EMD分解的过程，更快更精确。
2024/1/26 19:14:13
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NSCT方法是由传统的contourlet变化改进而来，contourlet变化是用轮廓段的基结构来对图像的直线奇异和曲线奇异进行逼近检测，但其融合后的图像不具有平移不变性，没有很好的消除混频现象以及吉布斯现象。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
而本文提出的NSCT不但保留了contourlet变化的多尺度，多方向，各向异性等优点，在图像分解时采用来非下采样形式剪切波变换能够很好的避免图像由于分解与重构带来的细节丢失，更重要的是分解后的图像与原图像大小相同，因此能够更好的完整描述图像的方向性和特征。
2024/1/22 22:43:34
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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