关于有限群幂图的强彩虹连通数

图的强彩虹连通数在网络信息安全传输中有重要的应用,由于决定图的强彩虹连通数问题是NP-困难的,因此需要给出一些特殊图的强彩虹连通数的计算方法.该文首先运用图论与群论的相关知识,给出了幂图强彩虹连通数的一些上下界,并且研究了达到界的一些幂图.其次利用这些界给出了循环群、初等交换p-群、二面体群和半二面体群的幂图的强彩虹连通数的计算公式.结果表明,幂图的强彩虹连通数依赖于群的极大对合数及群的极大循环子群数.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

ICP-MS法测定黔产枳椇果梗、枳椇子中22种金属元素

建立微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时分析枳椇果梗、枳椇子中Be、Mg、Al、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Sr、Mo、Ag、Cd、Sn、Sb、Ba、Tl、Pb等22种元素的含量。样品经微波消解后,利用ICP-MS测定上述22种元素,通过标准曲线计算其含量。实验结果表明,22种元素在其线性范围内线性关系良好,r值0.995;检出限为0.0007～1.0713μg/L;重复性的相对标准偏差(RSD)3%;精密度的相对标准偏差(RSD)7%;回收率为81.14%～112.91%。该方法灵敏度高,重复性好,分析速度快,适用于枳椇果梗、枳椇子中22种元素的含量测定。     

特征树为双星的哈林图的反魔幻性

对特征树为双星的哈林图的反魔幻性进行研究.依据图的结构把哈林图分成3部分,按照顶点标号和单调递增的顺序依次对每部分的边给出标号,证明了特征树为双星的哈林图是反魔幻图.该标号方法也可应用于简单图或者在结构上能够分解的一些图的标号.     

最小多项式的求法

根据不变因子与最小多项式的关系，不变因子与初等因子的关系，提出了用初等交换求最小多项式的方法。     

气相色谱法测定氯乙酸含量

研究了氯乙酸经甲醇甲酯化后，用气相色谱法测试一氯乙酸与二氯乙酸的含量。     

C60偶联多孔硅系统的蓝光发射

用G60作为表面钝化剂，与多孔硅进行偶联．发现当C60偶联多孔硅系统在空气中存储一年后，能够发射460nm左右的强烈蓝光．经过系统的测量和分析，认为蓝光起源的发光中心与SiO2体材料中的“自捕获激子”模型类似．它是由一个氧空位和一个间隙氧组成的，间隙氧同时和相邻的晶格氧形成过氧连接．光激发载流子来自于Si纳米晶粒的核心，辐射复合过程则在多孔硅表面的发光中心进行．进一步的电子束辐照和臭氧辐照实验证明了这个发光中心的存在．从FTIR谱的分析，推测是样品表面Si=O双键的缓慢变化促使了蓝光中心的自发产生．     

保网:保险业的IT先锋

在自己的文化环境里做事业 田源决定携一家四口回国创业时,正值1999年首届高交会开幕前夕。当年作为硅谷接待成员,田源与第一届高交会北美招商团以及率队的深圳市副市长郭荣俊交谈时,对国内及深圳高科技产业的良好发展势头已有了深深的触动。在一星期之内把所有家当处理完毕,他到了深圳。 2001年1月17日,一家新型的金融保险行业应用软件提供商成立,各大报刊以“保险行业科技队伍喜添新     

随机控制序在保险决策中的应用

通过介绍随机控制序的概念和性质 ,从而探讨了随机控制序在保险决策问题中的应用 ,得到了很有意义的结果     

基于GPU的加权Voronoi图计算

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位.顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少.为此,提出了一种基于GPU的加速算法.该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图.与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能.