短光照对长爪沙鼠产热的影响

长爪沙鼠(Meriones unguiculatus)分3组驯化: ①长光温暖组即对照组(LW),14h光照,10h黑暗,(25±2)℃; ②长光低温组(LC),14h光照,10h黑暗,(4±2)℃; ③短光低温组(SW),10h光照,14h黑暗,(25±2)℃. 驯化4周后,短光低温组与对照组动物相比,其静止代谢率、非颤抖性产热率、褐色脂肪组织的质量、线粒体蛋白的质量含量和细胞色素C氧化酶、α磷酸甘油氧化酶、钠钾ATP酶活性以及肝脏的线粒体呼吸量、细胞色素C氧化酶活性均无明显变化,而长光低温组动物的以上各个指标均比对照组明显增大.结果表明,短光照不能刺激长爪沙鼠适应性产热能力的提高,而低温则可以诱导其产热能力的增强.     

高电子迁移率晶体管的光照特性分析

以光照下耗尽型ＡｌＧａＡｓ／ＧａＡｓ高电子迁移率晶体管为例,考虑了光生载流子对半导体内电荷 影响和光压效应,采用器件的电荷控制模型,分析了光照对器件夹断电压、二维电子气（２－ＤＥＧ）浓度、Ｉ－Ｖ特性以及跨导的影响,与无光照的情况相比较,夹断电压变小）绝对值变大）,二维电子浓度增大,从而提高了器件的电流增益,跨导对光照不敏感。     

小波和神经网络在人脸光照校正中的应用

提出一种基于小波和神经网络的人脸光照校正算法, 它 充分结合了小波的多分辨分析和BP神经网络的自适应学习和良好推广能力的性质, 对人脸进行光照校正. 理论和实验证明, 本方法能有效解决人脸检测和识别中的光照校正问题, 使不同光照条件下的人脸检测和人脸识别性能得到很大提高. 本方法还具有鲁棒性好、 适应面宽的特点.     

新型光照培养箱控制系统设计与实现

设计了一种新型光照培养箱控制系统,论述了该系统主要硬件与软件的实现方法。     

补充光照对番茄幼苗生长的影响

以番茄为实验材料,研究了不同补充光质对植物生长发育及其体内蔗糖代谢的影响.结果表明:植株的株高和鲜重由于光质不同而有差异,这种差异在幼苗生长前期(0～12 d)尤为明显.在生长期大部分时间内,红光组叶片比白光组叶片有较多的蔗糖含量、蛋白质含量以及较高的蔗糖酶活性.     

多方法融合来解决人脸检测中的光照补偿

人脸检测有广泛的应用前景,但目前的许多检测算法对光照有一定的要求,过亮、过暗或偏光现象的存在使检测率急剧下降。本文提出一种多方法融合的思想来解决光照补偿问题,并给出了基于空域和频域的几种具体的解决方案。实验表明,这种多方法融合的思想能有效地解决人脸检测中的光照补偿问题,使人脸检测率得到明显的提高。     

长柱金丝桃种子萌发特性

通过对比试验,研究温度,光照,酸、碱、盐胁迫等不同处理对长柱金丝桃种子萌发的影响.结果表明:光照可以促进种子萌发;不同温度处理对长柱金丝桃种子萌发影响显著,20℃下发芽率最高;浓度25 mmol/L的Na2CO3处理和p H为5.0,5.4的低温层积处理可明显提高种子发芽率;盐胁迫下种子能够萌发,但发芽率随盐浓度的提高而降低;碱胁迫下可以促进种子萌发,发芽率随着碱浓度的增大呈先升高后降低的趋势,浓度10 mmol/L Na2CO3下发芽率最高达74%;酸胁迫下能够萌发,发芽率随p H的降低逐渐升高,在p H为4.6下发芽率达到72%.     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法. 利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理. 通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.      

光照对Q450NQR1耐候钢在干湿交替下腐蚀行为的影响

采用腐蚀质量损失、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、线性极化等测试手段,研究无光照、半光照及全光照三种实验条件对Q450NQR1耐候钢在干湿交替条件下腐蚀行为的影响规律.结果表明:光照对实验钢干湿交替腐蚀过程影响显著.实验钢在腐蚀前期(48h)腐蚀速率大小依次为半光照、无光照和全光照,腐蚀中后期(72 ～96h)腐蚀速率由大到小依次为半光照、全光照和无光照.腐蚀宏观形貌有明显差别,无光照时试样腐蚀产物呈淤泥状分布整个表面,有光照条件时腐蚀产物则呈颗粒状分布,但全光照条件时腐蚀产物颗粒更细且孔隙更小.另外,三种条件下腐蚀产物物相组成一致,但含量有所不同.线性极化测试得出96h极化电阻由大到小依次为无光照、全光照和半光照,这一结果与通过腐蚀失重得出的腐蚀速率结果一致.     

复杂光照环境下的车辆检测方法

提出一种用于复杂光照环境下的车辆检测方法,该方法在传统的假设验证框架下充分利用了先验知识和复杂光照背景下的车辆特征. 在假设生成阶段,利用车辆边缘信息与车辆前部形状特征进行拟合来生成假设;在假设验证阶段,使用HOG特征作为描述子,结合SVM分类器完成假设车辆目标的验证识别. 实验结果表明在复杂的光照环境中,本文方法能够有效检测出传统方法无法检测的目标,是对正常光照环境下车辆检测方法的有效补充.