基于DNA-AuNCs的荧光传感新方法灵敏检测胰蛋白酶活性

以DNA模板金纳米簇(DNA-AuNCs)作为荧光探针,发展了一种灵敏检测胰蛋白酶活性的荧光分析新方法.在胰蛋白酶存在条件下,牛血清白蛋白水解成多肽片段,释放出游离的半胱氨酸残基.半胱氨酸残基与金纳米簇通过Au-S键形成非荧光的配合物,导致金纳米簇的荧光强度显著降低.该方法对胰蛋白酶的线性检测范围为0.1～2.0mg/L,检出限为20μg/L(R_(SN)=3).此外,该方法被成功应用于人血清样品中胰蛋白酶含量的测定.     

基于Matlab的玉米种子识别方法研究

为了快速、准确的选取适用的玉米种子,利用MATLAB的图像处理技术,通过对固定灰度阈值,最大类间方差检测以及玉米粒颜色的检测等技术对玉米种子的品质进行检测,分析与对比检测结果,最终得出最好的玉米种子品质检测方案,从而为玉米种子的筛选提供良好的理论基础,有助于提高玉米种子质量。     

道路桥梁检测中的无损检测技术运用研究

质量检测是道路桥梁建设必不可少的内容,旨在确保道路桥梁安全。随着科学技术的不断进步,道路桥梁检测逐步应用计算机技术、自动化技术,有效提升了质量检测效果。当前,无损检测技术广泛应用于道路桥梁检测中,在检测时不会改变固有的道路桥梁构造,并且可以实现检测目的。因此,本文分析了道路桥梁施工中存在的问题,论述了道路桥梁检测中无损检测技术的应用优势和具体形式。     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

公路桥梁中集料试验检测技术分析

为进一步优化公路桥梁工程施工建设质量,笔者提出了积极应用集料试验检测技术的建议。文章在讨论集料试验检测基本流程与方法的基础上,对桥梁中集料试验检测的常用技术类型与应用要点作出了分条探究,并对沥青混合料的试验检测控制方法作出探究。希望与工程集料检测技术人员共同分享经验,共同优化集料试验检测质量,推动公路桥梁工程的持续发展。     

基于改进MSPCA的网络异常检测方法研究

网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进行滤波.该算法克服了传统MSPCA算法参数选择困难和时间复杂度较高的缺点,可以更加有效地分离网络中的异常数据.实验结果表明,与其他的检测算法相比,改进MSPCA的检测算法取得了良好的检测效果.     

电阻绝缘检测中低压脉冲信号注入法的算法改进

在有源式低压脉冲信号注入法的基础上,重新推导了计算电阻值的数学模型,并设计了一种运用该模型的有源式动力电池绝缘电阻监测系统,该系统可以有效地解决部分无源式和有源式绝缘检测法无法有效精确测量同时下降的正负端绝缘电阻与正负端单侧绝缘电阻的问题.此外,通过台架实验验证了该监测系统的有效性,在改进电动汽车动力电池监测系统方面具有一定的应用价值.     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于嵌入式GPU的车流量检测系统

交通拥堵是当今世界交通领域面临的主要问题之一,如何通过现有的交通设备获取更加精准的交通信息是亟待解决的问题。图像识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用,基于深度学习的车流量检测技术是智能交通的重要组成部分。本项目设计了一个基于嵌入式GPU的智能车流量检测系统,该系统架设在NVIDIA JetsonTX2平台上,采用基于深度学习YOLO v3的车辆检测模型,检测道路上的车辆目标,设置兴趣区域,对检测到的目标进行识别计数,实现对交通视频的实时车流量检测。试验验证分析表明,该系统具有较高的检测精度。