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：本文根据美国INFICON公司HAPSITE便携式GC-MS的性能特点,结合国家环境空气的标准浓度限值要求,分析了采用便携式GC-MS检测空气中低浓度苯系物的准确度。

简介：采用离子色谱方法测定了饮用水及环境水样中溴酸盐的含量,水样经IonPacAS11-HC阴离子分析柱和IonPacAG11-HC（4×250mm）保护柱分离,以不同浓度的NaOH溶液为淋洗液;BrO3-在0.0157-1.57μg/L的范围内线性关系良好,检出限为0.005mg/L,空白水样的加标回收率在87.1%~110.2%之间,相对标准偏差（n=6）均小于5.0%。

简介：目的：了解市场上主流的食品安全快速检测仪器性能功效与适用范围。方法：用快速检测仪器对各类别影响食品安全的目标物进行检测。结果：食品快速检测仪在10—30分钟能定性检出农药、兽药、霉菌毒素和非法添加物以及食品添加剂，对农药残留，兽药残留的定性准确率达到100％，金属检测定量检测准确率为0％。结论：快速检测仪具备小型化、智能化、便携式的特点，适合基层部门日常监督及现场快速筛查检测的需求。

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：在圈图上研究了两类组合优化问题．第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大，得到了线性时间算法；第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大，得到了求解该问题的多项式时间算法．

简介：采用苏玛罐采集大气样品,通过预浓缩系统富集浓缩,气相色谱质谱联用法测定环境空气中挥发性有机物。实验结果表明,该方法在0~10.0nmol·mol-1浓度范围内呈良好线性,能够有效分离65种挥发性有机物。将该方法实际应用于某处环境空气中挥发性有机物的测定,结果表明,此处丙酮、乙酸乙酯、甲苯、对间二甲苯5种挥发性有机物较为常见,比重占30%以上;其中,丙酮和乙酸乙酯检出率在95%以上。

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.