简介：对与球罐材质相近，厚度、坡口形式和焊接工艺相同定制的对接焊缝试块．利用超声衍射时差法（TOFD）检测技术和超声相控阵检测技术进行检测，分析比较两种方法的检测结果．实验结果表明，超声TOFD检测可以高效和精确地检测出焊缝中的缺陷，但它存存近表面和近底面盲区；超声相控阵检测可以借助探头声束的聚焦和可转向的特点，检测出焊缝近表面和近底面的缺陷．因此，将两种检测方法结合使用，可以有效提高焊缝近表面检测效果，提高缺陷的检出率。实现缺陷的精确定位和定量．

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：针对固体结构内部温度测量的工程需求,比较了目前工业中应用较多的热电偶测温法、光纤光栅测温法、中子共振谱法和超声测温技术,发现超声测温技术具有非接触式测量、测温范围广、响应速度快等特点而更适用于固体结构内部温度的测量.调研了超声测温技术的发展历史与国内外现状,重点对超声温度场重建方法进行了介绍与分析,发现现有的重建方法主要是针对一维温度场的而且都存在参数获取困难的局限性,导致重建方法的适用性较差并且重建精度较低.综述了超声测温技术在火灾损伤、医疗卫生、核力发电、冶炼制造等领域中的应用,讨论了超声测温技术在测温机理、声时测量算法和时间测量分辨率等方面存在的技术问题,总结了超声测温技术在今后发展中的重点研究方向并提出了展望.

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：对国内具有代表性的4家燃气表企业生产的超声波燃气表进行了高低温环境下的相对误差及重复性试验.分析了超声波燃气表的计量性能受流量和温度影响的变化特性,比较了国产超声波模组和进口超声波模组的性能差异.试验结果表明：流量和温度对超声波燃气表的计量性能均存在影响.超声波燃气表在大流量段的计量性能优于小流量段（低于3qmin）.当试验温度偏离参考温度20℃时,超声波燃气表的计量性能明显下降.试验结果还表明,在参考温度20℃下,进口超声波模组的性能优于国产超声波模组.本文所获得的试验结果可为我国超声波燃气表相关标准的制定提供参考,为国内超声波燃气表的研发和改进提供底层试验数据支持.

简介：采用HPLC-MS/MS技术，同时测定土壤中的矮壮素和缩节胺残留。土壤样品经缓冲溶液提取后，经AgilentZORBAXRx-Sil（100mm×3.0mm,1.8μm）色谱柱分离，以含浓度10mmol/LNH4Ac＋0.2%HCOOH的水溶液和甲醇（60：40,V/V）为流动相进行等度洗脱,经正离子多反应监测模式测定目标化合物。结果表明：两种化合物在1.0-50.0μg/L浓度范围内线性关系良好，定量限（LOQ）矮壮素为0.8μg/L，缩节胺为0.6μg/L；加标回收率平均在97.6%-99.5%；相对标准偏差（RSD）平均在2.5%-2.9%，适用于检测土壤中矮壮素和缩节胺。

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：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：以THF为溶剂，对二溴苯与Mg在超声辐照下反应得到格式试剂，然后与二甲基-氯硅烷反应制得1，4-双（二甲基硅基）苯（BDSB），并用质谱、红外光谱、紫外光谱等对产物进行了表征。

简介：研究建立一种检测育苗基质中矮壮素和缩节胺残留的超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）分析方法。样品采用甲醇-乙酸铵水溶液直接提取,样品无需任何净化过程;在亲水作用色谱柱SeQuantZLC-HILICMERCK（150mm×2.1mm,5μm）上进行分离,再用V（乙腈）：V（含0.1%甲酸的20mmol/L乙酸铵溶液）=6：4为流动相等梯度洗脱;电喷雾正离子（ESI＋）模式电离,多反应监测（MRM）模式检测对定性和定量离子进行MS测定,内标法定量。结果表明：矮壮素和缩节胺的添加水平在0.2～10μg/kg的空白添加浓度范围内线性良好（r2〉0.999）,在1、2和5μg/kg添加水平范围内,平均回收率分别为105.1%～111.6%和72%～110.2%;相对标准偏差（RSD）分别为4.0%～9.2%和7.7%～12.4%,矮壮素和缩节胺2种物质检出限（LOD）为0.2μg/kg,测定低限（LOQ）为1.0μg/kg。该方法简便、快速、灵敏、准确、耐用,适合育苗基质中矮壮素和缩节胺残留的确证和定量测定。

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：超声波这项新技术被用于研究和诊断领域已经有很多年了。本文分别例举了超声波技术在乳品品质检测，肉制品品质检测，面粉品质检测，果蔬产品品质检测，添加剂分析，农药残留分析和金属元素分析上的应用。旨在对其目前在食品生产领域和食品安全检测领域中的应用及其进展进行介绍，为新检测技术研究者提供参考资料。

简介：本文采用超高效液相色谱-串联质谱（UPLC—MS/MS）技术，同时检测番茄制品中矮壮素及缩节胺残留的方法。结果表明，番茄制品经稀释定容、超声浸提、高速离心后，采用UPLC—ESI（＋）MS／MS同时测定番茄制品中矮壮素及缩节胺的残留，在0．001-0．05mg／kg浓度范围内，平均加标回收率在80％-110％，方法检出限0．01mg／kg，可同时满足出口番茄酱制品中矮壮素及缩节胺检测工作的需要。

简介：本文建立了采用超声波提取-气相色谱-质谱联用检测塑料食品接触材料中的乙二醇醚及其酯类的方法。通过以甲醇为溶剂，超声波萃取乙二醇醚及其酯类，固相硅胶小柱净化，气相色谱一质谱联用仪测定，外标法定量，该方法检测低限在20mg／kg，加标回收率在80％～95％之间，相对标准偏差（RSD）不大于6％，线性范围在10mg／L～1000mg／L，相关系数（r）大于0．999。实验结果表明方法简便、可靠，能满足塑料食品包装材料中的乙二醇醚及其酯类的检测要求。

简介：建立了FI-UN-ICP/AES联用技术,用所发展技术进行了头发中多种微量元素的同时测定。与常规气动雾化器ICP/AES技术相比,尽管是用流动注射方法引入样品,测定的检出限仍有较大改进(2—23倍)。多次注射测定的再现性(RSD)在0.6—5.0%范围内。同时进行了标准加入回收试验,获得了很好的结果(90—110%)。

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。