苯基噌啉环金属铱配合物(dpci)2Ir(pic)|中性环金属铱配合物Ir(dpci)2{H2B(mt)2}

2023-10-22 22:40

本文主要是介绍苯基噌啉环金属铱配合物(dpci)2Ir(pic)|中性环金属铱配合物Ir(dpci)2{H2B(mt)2},希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

苯基噌啉环金属铱配合物(dpci)2Ir(pic)|中性环金属铱配合物Ir(dpci)2{H2B(mt)2}

苯基噌啉类铱配合物的合成及其铁(Ⅲ)离子传感

以3,4-二苯基噌啉为环金属配体,二氢二(1-甲基-2-巯基 咪唑)硼为解离配体合成一种中性环金属铱配合物Ir(dpci)2{H2B(mt)2}.配合物的结构通过质谱,核磁进行表征.结果表 明:Ir(dpci)2{H2B(mt)2}在二氯甲烷溶液中的最大发射波长为622 nm,在固态时的最大发射波长为720 nm;溶液中的磷光寿命为0.5μs,量子产率为0.54.与金属离子的荧光滴定实验表明该配合物具有对Fe3+的选择性磷光淬灭性能,能作为Fe3+的 磷光探针.

相关推荐:

 

绿光Ir(Ⅲ)配合物Ir(tfpmd)2(stpip)

红光Ir(Ⅲ)配合物Ir(tfpqz)2(stpip)

这篇关于苯基噌啉环金属铱配合物(dpci)2Ir(pic)|中性环金属铱配合物Ir(dpci)2{H2B(mt)2}的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/264051

相关文章

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

LLVM入门2:如何基于自己的代码生成IR-LLVM IR code generation实例介绍

概述 本节将通过一个简单的例子来介绍如何生成llvm IR,以Kaleidoscope IR中的例子为例,我们基于LLVM接口构建一个简单的编译器,实现简单的语句解析并转化为LLVM IR,生成对应的LLVM IR部分,代码如下,文件名为toy.cpp,先给出代码,后面会详细介绍每一步分代码: #include "llvm/ADT/APFloat.h"#include "llvm/ADT/S

LLVM IR指令VM混淆分析

未混淆编译  编写一个最简单的测试代码,对 test_add函数用于对两个数相加: int __attribute((__annotate__("vm"))) test_add(int a, int b) {int c = a + b;return c;}int main(void) {int c = test_add(1, 2);return c;} 编译成中间代码:  未加

树莓派使用WiringPi库配合时间函数实现超声波测距

树莓派使用WiringPi库配合时间函数实现超声波测距 文章目录 树莓派使用WiringPi库配合时间函数实现超声波测距一、HR-04超声波模块原理1.1 超声波测距原理:1.2 超声波时序图: 二、树莓派与超声波模块硬件连接三、时间函数3.1 时间函数gettimeofday()原型和头文件: 四、实现超声波测距4.1 使用wiringOP库和时间函数实现超声波测距: 五、实现超声波测距

ORA-24067: exceeded maximum number of subscribers for queue ADMIN.SMS_MT_QUEUE

临时处理办法: delete from aq$_ss_MT_tab_D;delete from aq$_ss_MT_tab_g;delete from aq$_ss_MT_tab_h;delete from aq$_ss_MT_tab_i;delete from aq$_ss_MT_tab_p;delete from aq$_ss_MT_tab_s;delete from aq$

LLAMA3.1 8B 本地部署并配合Obsidian建立本地AI知识管理系统

目前,LLAMA3.1模型分为8B、70B、405B三个版本,其中70B和405B对于显存的要求均已超过了一般家用电脑的配置(或者换个说法,用一张4090也是带不起来的),所以运行8B即可。LLAMA3.1 8B的性能约相当于ChatGPT3.5。 经过我的测试4080、2080、intel ultra 9 185H(无独立显卡,其能力约相当于1060)都是可以带得动8B模型的,当然显卡越好,响

AOP和注解的配合使用(封装通用日志处理类)

自定义注解 @Inherited@Documented@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface MyLog {String value() default "";} 定义切面 @Aspect@Component@Slf4jpublic class LogAop

前端三件套配合MarsCode实现钉钉官网动画 # 豆包MarsCode

文章目录 如何固定动画区域创建项目MarsCode 设置样式MarsCode 优点1MarsCode 缺点MarsCode 优点2 js实现动画实现获取动画曲线的函数为什么实现这个函数?根据当前滚动位置,计算每一个元素不同的数值更新 dom 的 style更新 animationMapgetDomAnimation @豆包MarsCode 要写出钉钉官网动画,首先第一步就是分

Hipp4J 动态线程池和nacos配合使用入门

Hipp4J 动态线程池和nacos配合使用入门 1. 概述 在分布式系统中,合理管理线程池对于系统的性能和稳定性至关重要。Hipp4J结合Nacos,提供了动态线程池管理的能力,使得线程池能够根据系统负载的变化自动扩容和缩容,从而提高资源利用率和系统响应速度。本文将深入探讨Hipp4J与Nacos结合的工作原理和配置方法,并详细解释线程池扩容与缩容的具体实现过程。 2. Hipp4J与Na

Spring Boot 项目中,配合 Nacos 、Gateway使用 MinIO

在现代微服务架构中,将不同服务整合并高效地管理配置和流量是至关重要的。Spring Cloud Gateway、Nacos 和 MinIO 是三个关键组件,它们可以一起工作,提供一个灵活、动态和高效的解决方案。下面的方案展示了如何将这三个组件结合起来,实现以下目标: 集中配置管理:通过 Nacos 管理 MinIO 的配置信息,确保配置的集中管理和动态更新。智能流量路由:利用 Spring Cl