简介：本文利用靛蓝法对臭氧产量进行测定,并对不同气源条件下的臭氧产量进行对比。结果表明,不同气源条件对臭氧产量有一定的影响。我们主要考虑的不同气源条件为:源气体的选择、电压、源气的湿度。

简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：本文根据九龙江北溪甲藻水华事件中各水质因子的监测结果，对各水质因子与叶绿素a进行相关性分析。探讨水华发生时各水质因子之间的内在联系，以寻求影响水华程度的关键因子，并提出今后甲藻水华时应增加水质监测因子的选择，以及时空布点采样的建议。

简介：本文报道了产于福建省南日岛的红毛菜(Bengia)的主要营养成分,发现此处采集的新鲜红毛菜脂肪中含有大量高度不饱和脂肪酸EPA(Eicosapentaenoicacid二十碳五烯酸),经测定每100克干重的红毛菜中含有,137mgEPA,在红毛菜脂肪酸组成中EPA含量占40%以上。每100克干的红毛菜中EPA含量比产于日本宫城县女川町的红藻(Fudaraku,Pachymeniopsislanceolata)的EPA含量高90mg,是目前报道的EPA含量最高的天然水产品之一,是EPA含量最高的藻类生物。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：原子吸收法(AAS)分析样品中的重金属,前处理是关键一步,本文介绍一种简单,可行的直接测定方法,同时建立了锰、铁、钴、镍、铜的分析方法。

简介：牛磺酸(taurine)是一种酸性含硫β-氨基酸,目前认为它是一种人体必需氨基酸,对人体的生长发育起重要调节作用。市售营养口服液多强调牛磺酸的含量。牛磺酸的分析鉴别以往多采用薄层色谱法,定量的精密度差。本文研究用异硫氰酸苯酯(PITC)柱前衍生,以反相HPLC法在UV243nm处检测,在测定量0.01～0.2μg范围内具有

简介：用因子分析法解析了饲料样品的近红外漫射光谱,利用前面8个主成分因子与样品的化学分析结果拟合校正曲线,同时预测了未知样品的水分、粗蛋白和粗脂肪含量,该法无损、快速、准确,平均预测误差对水分为3.6%,粗蛋白为2.1%,粗脂肪为8.1%。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：温度是影响液相色谱分析的重要因素，但是其作用却一直没有得到很好应用。本文在液相色谱基础上构建了一套适合高温分析的色谱系统，并通过对苯同系物及芳香烃的分离，考察了温度对色谱分离选择性的影响。结果表明，对于结构差别大、保留不同机理的物质，改变温度可以显著改善分离的选择性。

简介：针对传统算法大多忽略人眼特性,获得的视差图与人眼真实感受之间存在一定差异的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的自适应权重匹配算法.该算法首先引入视觉显著性特征,然后对像素权值分配进行改进并提出新的匹配代价度量准则,最后采取左右视差图融合的方法获得最终视差图.相关图像实验表明,改进算法很好地解决了遮挡问题,可精确描述边缘和细节视差;相对于原算法有较大程度的性能提升.

简介：利用基于密度泛函理论的第一性原理赝势平面波方法,计算了新型稀磁半导体母体YCuSO的能带结构和态密度以及介电函数、反射函数和吸收函数等光学性质.计算结果表明,YCuSO属于直接带隙半导体,禁带宽度约为1.22eV.其费米面主要由Cu3d和S3p层电子构成.YCuSO半导体晶体在80~90nm处存在明显的光损失,在80~350nm区间光反射较大,光吸收主要发生在50~680nm区间,表明YCuSO在红外与远紫外波段具有潜在的应用价值.这些结果为实验室合成基于YCuSO母体、电荷自旋注入机制分离的新型稀磁半导体,进而研究其性质提供了依据.

简介：肌音可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化，之前相关的文献主要研究的是静力性运动疲劳的肌音特征.现在我们对动力性运动疲劳产生的肌音信号变化特征进行分析，提取腓肠肌坐姿负重提踵至疲劳所产生的肌音信号并进行分析，得到了肌音信号中值频率的变化规律.计算显示随着时间的延长和疲劳的加深，肌音信号的中值频率呈现增大的趋势，与静力性运动疲劳所得的结论有所不同.实验结果显示，肌音信号的特征受运动类型影响较大，静力性运动所得出的结论不能适用于动力性运动.

简介：肺炎性军团杆菌(Legionellapneumophila)为人工热水系统中发现的致病性水生病菌。自发现20年来,如何有效地处理和防治该病菌已引起高度重视。本文通过最近十几年来的有关文献,对目前处理该水生病菌的几种有效方法和检测技术作简明扼要的描述。

简介：本文对同一样品使用不同型号的实验仪器、采用不同的碾磨时间对稻谷整精米率进行比对分析，探讨影响稻谷整精米率测定结果的主要因素。希望能促使整精米率操作方法更加完善，减少检验误差，确保测定结果的准确性。