基于微液滴的ZnO纳米结构制备及荧光检测性能研究

基于液滴微反应器,通过水热法合成ZnO纳米结构.该芯片集成了多种功能单元,包括用于液滴生成的T形通道,液滴汇合的Y形通道,以及快速混合和观察纳米结构形成的S形通道.通过调节水相和油相的流量改变液滴的尺寸,研究微液滴中制备的纳米结构的形貌和尺寸,并利用硫氰酸荧光素标记的羊抗牛IgG研究其荧光检测性能.该工作表明,通过流体动力学耦合形成的微液滴可制备ZnO纳米结构,其颗粒形貌和尺寸随着液滴尺寸的变化而改变.加热温度为75℃,油相、氨水、锌盐溶液流量分别为600、30、90μL/h时制备的ZnO纳米结构具有最优的荧光检测性能.     

基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

基于远场涡流检测技术的铁磁性热交换器管仿真研究

石油、化工、电力等行业频繁出现热交换器管的泄漏事故,给企业带来经济损失,同时会对现场工作人员的生命安全造成威胁。为能够快速有效地对服役管道进行无损检测,本文基于远场涡流检测机理,对铁磁性热交换器管进行仿真分析与实验研究。结果表明,远场区的位置随着壁厚和管内径的增加而变远,并且对于相同大小的缺陷,远场区的检测灵敏度高,但当相同大小的缺陷位于内外壁时磁感应强度差值的变化近似相等,这与真实管道缺陷检测的实验结果一致,满足远场涡流检测原理。结论认为,远场涡流检测技术能够较好地判定和识别铁磁性管道缺陷,对服役管道在线无损检测以及安全性能评估具有良好的应用前景。     

基于正交层次分析法的质检数据语音识别效率改善方法研究

为提高语音识别技术在质检数据记录中的效率问题,基于正交层次分析法建立效率评价模型.应用正交试验确定影响质检数据语音识别效率的影响因素及其影响程度;基于层次分析模型进一步分析得到各影响因素的权重;通过正交层次分析定性与定量相结合对比实验数据,得到质检数据语音识别效率改善的具体方法.实验结果表明改进后的方法可使质检数据语音识别效率提升超过45％.     

基于数据驱动的社交媒体假新闻预测（英文）

社交媒体的快速发展导致了虚假新闻的广泛传播，这不仅影响了人们的生活，也损害了社交媒体平台的可信度。因此，中文假新闻检测是一项具有挑战性且意义重大的任务。然而，现有的中国社交媒体平台的假新闻数据集数据量相对较少，该领域的数据收集相对陈旧，不能满足进一步研究的要求。考虑到这一背景，本文提出了一个最新的中文微博假新闻数据集，其中包含从微博收集的26320条假新闻数据。此外，还提出了一种基于数据增强的假新闻检测模型，可以有效解决假新闻数据缺乏的问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。对从微博收集的假新闻数据集进行了大量实验，并成功将模型部署在网页上。实验结果证明了所提出的端到端模型在检测社交媒体平台上的虚假新闻方面的有效性。     

动载荷作用下铁磁性试件的磁记忆效应

研究地磁场环境中钢试件在动拉伸载荷作用下表面弱磁信号的变化以及磁记忆效应.分别进行弹性范围的等幅循环正弦加载和幅值递增至强度极限的正弦加载,对试件表面弱磁场法向分量与正弦加载的循环次数、幅值之间的关系进行了分析.结果表明,弹性加载中低频载荷的循环次数对磁信号增长的影响不明显,而幅值递增加载过程中,当幅值增大至塑性加载范围时,磁信号的变化趋势与弹性加载时相反,且信号绝对值显著增加,最终磁信号的分布在发生颈缩处出现梯度很大的过零.     

基于Ethernet IP协议的交流电参数检测仪表设计

针对电参数检测问题,设计一种新型电参数检测仪表,以ARM微处理器STM32F103为控制核心,利用电能计量专用芯片ADE7758作为电参数采集,并采用HMS公司的Anybus-Compact Com模块实现Ethernet IP工业以太网协议的仪表设计。设计结果表明,该仪表性能稳定、测量准确,具有良好的应用价值。     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

基于反射光谱成像的相似异物检测新方法

针对现有方法进行相似异物检测时成本高、效果差等问题,提出一种基于优选波长反射光谱成像技术的相似异物检测新方法.该方法利用建立的波长优选函数,分析了近紫外一可见一近红外离散波段中异物与背景灰度差随波长变化规律,筛选了区分多个异物与背景的最佳光照波长,以此构建反射光谱成像检测系统.根据最佳波长反射成像系统来获取相似异物特征,同时,根据二值化自适应阈值来对异物提取图像进行处理.以棉花中的白色丝状异物为对象对该方法进行实验,结果表明,在反射光照系数为0.74时,该方法对相似异物的检测率达到94％.