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二乙基蒽醌和四氢二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％。

简介：二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。二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。通过对二噁英的化学特性、二噁英的污染来源、二噁英对环境的污分析，为防止二噁英污染提供一定科学依据。

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：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。

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2,3二溴丁二酸的含量。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。

简介：随着“互联网＋”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.

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：软件定义网络（SDN）将数据层与控制层相分离，是一种新型网络体系架构．针对目前SDN网络还不能提供路由服务问题，设计了一种基于OpenFlow技术，使得SDN网络拥有路由转发功能的方案．依托RouteFlow平台，以内核虚拟化技术为基础，以Quagga软件为路由引擎，通过OpenFlow控制器为数据平面提供路由逻辑控制策略．实验结果表明，该方案不仅让SDN网络具有了路由转发功能，还能使系统保持较好的稳定性．

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层神经元数目等问题，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.即从底层逐层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层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，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.

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

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：邻苯二甲酸酯（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。

简介：建立了一个同时测定纺织品中硫酸二甲酯（DMS）和硫酸二乙酯（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。

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）测定聚苯二甲酸丁二醇酯（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。

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.因此本文利用二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,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：采用气相色谱一质谱法测定皮革中的对苯二胺含量。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,建立了皮革中对苯二胺含量的检测方法。对苯二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%。

简介：论述了二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，二氧化氯是最佳选择。

简介：本文作者采用色谱—质谱联用法定性地分析了合成的二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。