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：采用XRF靶线标准法测定了黄金饰品中银的含量。当银含量小于1.0%时,测定的标准偏差小于0.01%,测定值与标准值的偏差亦小于0.01%,当银含量在1%至8%时,测定的标准偏差小于0.04%,测定值与标准值的偏差小于0.07%。本法能较好地补偿了表面形状对测定结果的影响。本法适用Au含量大于92%的饰品。

简介：往复式活塞气体流量标准装置能扩展活塞装置的流量范围并延长有效检定时间,在简述该装置的结构和工作原理的基础上,针对原系统PLC控制器灵活性不足及ADC精度较低的缺点,提出了一种基于TMS320F2812的往复式活塞气体流量标准装置控制器.介绍了该控制器的硬件构成和软件框架,研究了ADC的校正措施进而提高了ADC精度,实现了伺服电机基于PWM输出的恒速控制和SPWM输出的变速控制.结果表明该控制器ADC的精度优于0.05%,并且易于实现复杂轨迹的运动控制,从而为往复式活塞装置开展深入研究奠定了基础.

简介：本文对国家标准方法酸溶解-EDTA滴定法测定铅精矿中铅量的测量不确定度来源进行了分析,对Na2EDTA标准溶液的滴定度、滴定体积、不溶渣和滤液中铅量的测定、试样的质量、测试过程随机误差等不确定度分量进行了分析和量化,求得合成标准不确定度和扩展不确定度分别为0.11%和0.22%。

简介：结合工作经验，对建设项目竣工环境保护验收监测过程中遇到的标准应用及检出限等问题进行探讨。并结合一些实例，提出完善项目竣工环境保护验收监测报告的几点建议。

简介：本文通过对氢氧化钠标准滴定溶液标定过程的分析，分析标定过程中不确定度的来源，确定各主要不确定度分量并进行评定，从而找出影响氢氧化钠标准滴定溶液浓度的最大不确定度分量。

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

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：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

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：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

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.

简介：本文首先对该标准适用范围进行了说明，又对新旧标准的异同和实施中应注意的问题分别进行了论述，作者根据检测机构在该标准实施中容易出现的问题如核查总体的确认，DQL声称质量水平、抽样方案的检索、样本检验、判定准则等五个方面进行详尽的论述，提出自己的见解与大家共同探讨。