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49 个结果
  • 简介:本文探讨了牙本质龋损中胶原蛋白的变化持点,为临床牙本质龋的预防与治疗提供参考依据.实验采用氨基酸自动分析仪测量正常和龋坏牙本质龋胶原蛋白中18种氨基酸含量,结果表明:(1)正常与内层龋坏牙本质胶原蛋白中18种氨基酸含量无明显差别(P>0.05).(2)外层龋坏牙本质胶原蛋白除甘氨酸明显增高外,其余氨基酸含量明显低于正常及龋坏内层牙本质中的胶原蛋白(P<0.05).说明牙本质发生龋损时,内层龋坏牙本质中的胶原蛋白在其氨基酸含量及构成比上无显著改变,同正常牙本质胶原蛋白-样为Ⅰ型胶原;而外层龋坏牙本质中的胶原蛋白则发生了明显变化,非Ⅰ型胶原.本文研究结果同时也说明作为生命科学研究重要组成部分临床医学一个分支的口腔医学和分析仪器有着密切的关系,自动生化分析仪器氨基酸自动分析仪在口腔医学的研究中有看重要意义.

  • 标签: 牙本质 胶原蛋白 氨基酸 测定 龋损 自动分析仪
  • 简介:马尔科夫预测模型具有"无后效性",即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

  • 标签: 马尔科夫链 状态转移概率 二次指数平滑法 销售预测
  • 简介:本方法利用Au原子在X射线激发下所发射的L_β线和M线的强度比值来区别镀金和K金,同时也利用这个比值的大小来测定镀金的厚度,测定区范围为0—4μm,测定值与标定值的相对偏差小于12%。

  • 标签: 发射比值法 镀金层 识别 厚度
  • 简介:在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化(HDQ)以及软判决量化(SDQ),SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型(TransparentCompositeModel)的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

  • 标签: 视频编码 率失真优化 TCM模型 硬判决量化
  • 简介:本文介绍用电子探针测定涂塑钢板每平方米含锌量的方法。

  • 标签: 涂塑钢板
  • 简介:本文报道了用电子探针显微分析仪测定了可写入VCD金盘镀金反射之成色与厚度,并估算了一片VCD金盘的含金量。

  • 标签: 镀金层 电子探针显微分析 VCD金盘
  • 简介:针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐神经元数目等问题,根据贪心算法思想,提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐构建深度信念网络的过程中,根据验证集错误分类率调整当前神经元数目,使当前模型达到最优后,固定当前神经数目,网络深度增加一;继续调整下一神经元数目,直至整个模型构建完成.最后,根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明,与依据重构误差构建的深度信念模型相比,利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

  • 标签: 动态构建 深度信念网络 模型深度 神经元数目
  • 简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

  • 标签: LDA主题模型 推荐系统 负样本 矩阵分解 协同过滤
  • 简介:本文研究了双氧水工作液的各组分紫外光谱,用系数倍率紫外分光光度法建立了同时测定乙基蒽醌和四氢乙基蒽醌的快速分析方法,并与经典的极谱法进行比较,方法误差小于10%,回收率为97.5~105%。

  • 标签: 系数倍率法 多组分分析 双氧水
  • 简介:针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法(PSO)优化支持向量回归模型(SVR)并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

  • 标签: 隧道沉降 回归预测 灰色理论 时间序列
  • 简介:噁英是一种有毒的含氯化合物,而且是目前世界上已知的有毒化合物中毒性最强的。噁英并不是有意生产出来的,而是在工业生产中产生的部分杂质,由于它耐高温、在环境中很稳定等特性,容易造成污染。通过对噁英的化学特性、噁英的污染来源、噁英对环境的污分析,为防止噁英污染提供一定科学依据。

  • 标签: 二噁英 污染 现状 调查 分析
  • 简介:随着科技的发展和生物技术的应用,鱼粉经过生物方法处理后,检测其挥发性盐基氮(VBN)和酸价的含鲢明显超过鱼粉标准中规定的限量。2003年实施的鱼粉标准已经不适用目前所有的鱼粉产品,且阻碍了企业研究、推广和运用新型高效产品,所以建议将鱼粉标准进行修订与完善。

  • 标签: 鱼粉 VBN 酸价 指标
  • 简介:先用0.1mol/LKBrO3-KBr产生的溴加成后,碘量法测出富马酸含量,再用0.1mol/LNaOH测出总酸消耗NaOH的毫升数,由测出的富马酸含量可得其消耗NaOH的毫升数,由总酸消耗NaOH的毫升数减去富马酸消耗NaOH的毫升数,即可算出2,3溴丁酸的含量。该方法简便,易于操作,定量准确,可用于生物素合成过程中间体含量的监控。

  • 标签: 2 3二溴丁二酸 富马酸 生物素 中间体
  • 简介:邻苯甲酸酯(phthalateesters,PAEs)是目前应用范围较广的一类增塑剂,用以增加高聚物的可塑性。PAEs通过范德华力同高聚物结合,易逸出基体,其具有致畸和致突变性,故属于环境内分泌干扰物。PAEs污染已引起公众特别关注,多种关于PAEs环境行为和毒理性研究为控制其污染提供重要的理论依据。

  • 标签: 邻苯二甲酸酯 毒性 环境行为
  • 简介:建立了一个同时测定纺织品中硫酸甲酯(DMS)和硫酸乙酯(DES)残留量的气相色谱-串联质谱(GCMS/MS)方法,该方法以甲醇作为萃取溶剂,40℃下超声萃取纺织品中的DMS和DES,萃取液经滤膜0.22μm过滤后直接进行GC-MS/MS测定,外标法定量。在信噪比(S/N)=10的条件下,DMS和DES的定量限分别为10、5μg/kg。在三个加标水平下,该方法的加标平均回收率为82.2~95.8%,相对标准偏差(RSD)为1.2~6.6%(n=9)。该方法简便快捷,灵敏度高,定量限低,可完全满足纺织品中DMS和DES残留量检测的工作要求。

  • 标签: 纺织品 硫酸二甲酯 硫酸二乙酯 气相色谱-串联质谱法 超声萃取
  • 简介:为了提高企业生产效率,经过试验,采用能量色散型X荧光光谱仪(ED-XRF)测定聚苯甲酸丁醇酯(PBT)中的钛含量,该方法试样无需进行复杂的前处理,对试样直接测试,分析速度快,操作简单,精密度、准确度符合企业要求,满足了企业工业生产大批量,高密度的测试要求。

  • 标签: 能量色散型X荧光光谱仪(ED-XRF) 聚苯二甲酸丁二醇酯(PBT)
  • 简介:采用气相色谱一质谱法测定皮革中的对苯胺含量。通过对色谱参数、提取方式、提取温度、提取时间、提取次数等条件的优化,建立了皮革中对苯胺含量的检测方法。对苯胺标准曲线线性范围为0.1~5.0mg/L,相关系数为0.9996,检出限为1.22mg/kg,平均回收率为86.4%~108.2%,相对标准偏差(RSDs,n=6)为3.52%~7.48%。

  • 标签: 皮革 对苯二胺 气相色谱一质谱法
  • 简介:论述了氧化氯去除水体污染物的机理,说明源水严重污染或水体中有机物含量高时,氧化氯是最佳选择。

  • 标签: 二氧化氯 水体污染物 机理
  • 简介:本文作者采用色谱—质谱联用法定性地分析了合成的甘醇单叔丁基醚及其它副产物,并用质谱谱图解析方法确定了它们的结构。

  • 标签: 色谱—质谱 质谱 二甘醇单叔丁基醚
  • 简介:提出了一种新型的维码编码和译码方案,基于Turbo码的编码和软译码方法,对维条码进行改进,使其具有更强的识读能力.使用(13,15)的Turbo码编码器和矩阵交织器对源信息流进行编码得到一组进制流,对编码得到的进制流进行图像生成得到新型的维条码.对使用后的维条码图片进行图像采集,然后进行灰度量化得到软比特信息流,对软比特信息流使用矩阵解交织器和Turbo码译码器进行译码得到源信息流.通过这样的方法可以提高维条码图片的可识别性.运用这种新型的维条码图片在工业零部件和军事零部件上,可减少因维条码无法识别产生的经济损失.

  • 标签: 二维码 TURBO编码 TURBO译码