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71.
针对氧化石墨(GO)用化学方法还原为石墨烯纳米片(GN)后极易再配列为类似石墨结构层状物的问题,本工作在GO还原过程中用聚苯胺(PANI)修饰石墨烯纳米片(P-GN),发现即使干燥后,P-GN仍可在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中呈分散状态稳定存在. 相似文献
72.
将分散液液微萃取(DLLME)与气相色谱-氢火焰离子化检测器(GC-FID)技术相结合,建立了一种简单快速测定塑料包装材料在酸性模拟体系(体积分数为3%乙酸水溶液)中6种邻苯二甲酸酯(PAEs)溶出量的方法.采用四氯化碳作萃取荆,乙腈为分散剂,在优化条件下,6种PAEs在1.0~100.0μg/L质量浓度内呈良好的线性... 相似文献
73.
注意力是人最重要的心理素质之一,注意力水平的高低,直接影响着人的智力发展和对知识的吸收。那些智力发展好、各方面心理素质均衡发展的学生,都是在很小的时候就懂得专心去做每一件事情。也就是说,具备优秀的注意力,是幼儿心理素质水平发展的重要条件和衡量标准。注意力是孩子学习和生活的基本能力。注意力的好坏直接影响孩子身心各方面的发展及入学后学业成绩的高低。针对幼儿注意力的特点,我尝试通过以下途径来培养幼儿的注意力:首先把培养孩子注意力与兴趣结合起来,其次制作新颖、直观的教具吸引幼儿的注意力,再次运用情感生动的语言引起幼儿的注意。 相似文献
74.
一名穷困潦倒的作家,总是难以集中精力,所以始终无法完成他的作品。不料在一夜之间,他突然获得了极为专注的注意力和十分敏锐的观察力,而且思维敏捷,动作矫健,并使他与人交往时极具魅力。并且在不长的时间里便完成了长篇样稿,让编辑都不禁为之惊叹。这就是美国科幻电影《永无止境》(Limitless)所讲述的故事。 相似文献
75.
针对当前朱鹮检测算法模型参数较多、计算量大的问题,本文设计研究了一种基于YOLOv5s的高性能轻量化网络模型。首先,结合EfficientNet网络中的MBConvBlock对原主干网络进行重构,大幅降低网络参数;同时在浅层网络中采用Stem模块,提升浅层网络的特征提取能力;然后改进卷积注意力模块(CBAM),即将其中的通道注意力替换为高效通道注意力模块(ECA),避免了降维操作,有效提取了邻近通道间的信息,且大幅降低了通道注意力的参数数量,并将其嵌入特征融合网络路径聚合网络(PANet)中,达到了引入微小参数数量而有效提升网络性能的目的,并将其命名为高效卷积注意力模块(ECBAM)。最后,在自建朱鹮数据集和公共数据集PASCAL VOC、COCO上进行实验,实验结果表明,与YOLOv5s算法相比,本文算法模型参数数量降低了52.37%,计算次数降低了54.55%,在自建朱鹮数据集上PmAP@0.5:0.95仅降低了约2个百分点,达到0.666,在公共数据集PASCAL VOC上PmAP@0.5达到0.792,在公共数据集COCO上P 相似文献
76.
由于新型冠状病毒肺炎的爆发,口罩成为人们日常生活中必需品。为了识别与检测人们是否佩戴口罩,提出了一种基于改进的YOLOv5s口罩佩戴检测算法。通过在YOLOv5s主干网络引入改进的自适应的协调注意力机制模块(Coordinate attention-activate or not, CA-A)提升网络的特征提取能力,解决了错误检测和漏检的问题。以新的损失函数AD-CIoU代替CIoU损失函数,作为回归损失函数,提升了边界框的定位精确度。实验表明,与原始模型算法相比,所提出的模型算法平均精度mAP值达到96.1%,提升了1.7%,具有较好的检测精度,可以满足目标检测应用需求。 相似文献
77.
高师地理专业教育实习模式研究 总被引:4,自引:0,他引:4
李晴 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》2001,24(2):190-192
教育实习是突出师范特色的一个重要实践环节,对于培养合格师资具有重要意义,以现代教育、教学理论为指导,结合目前高师院校的院系2高速和课程配置改革,借鉴以往的教育实习实践,认为采取多样化的实习方式,有利于提高实习质量和实习的实效性,并对高师地理专业的部分委托实习、分散回乡实习、集中定点实习和事编队实习等4种模式进行分析。 相似文献
78.
托莫西汀(Atomoxetine)于2003年1月首先由美国礼来公司研发成功上市,商品名Strattera。托莫西汀可用作注意力缺乏一活动过度症(或注意缺陷障碍)(attention deficit hyperactivity disorder,ADHD)的非兴奋性疗法用药。本品治疗ADHD的准确机制尚不清楚,目前认为本品的治疗作用与其选择性抑制突触前胺泵对去甲肾上腺素的再摄取效应有关,能增强去甲肾上腺素的翻转效应,从而改善ADHD的症状,间接促进认知的完成和注意力的集中。 相似文献
79.
80.
随着人工智能、5G、物联网等技术的快速发展,我国在网络安全领域遭受境外攻击的现象也愈发严重,勒索软件攻击事件已显著增加,给国家、企业和个人造成巨大的数据损失和经济损失。为了有效地对勒索软件家族进行分类,本文提出一种基于熵图像静态分析技术的勒索软件分类方法,直接利用从勒索软件二进制文件中提取的熵特征进行分类,同时提出一种名为Ran-GAN的数据增强方法以解决勒索软件家族间数据不平衡问题。本文提出的方法将注意力机制引入VGG16神经网络架构中,用于提升网络的特征提取能力。实验结果表明,本文提出的方法在14种勒索软件家族上可达97.16%的准确率以及97.12%的加权平均F1-score。与传统可视化方法相比,本文提出的方法在4种评价指标下均明显优于传统的可视化方法,同时,与其他神经网络方法相比,勒索软件的检测性能都有显著提升。 相似文献