人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

浅析我国战略性新兴产业技术创新

战略性新兴产业是新兴科技与新兴产业深度融合的产业,对后金融危机时期我国产业结构调整和升级、经济增长方式的转变具有重要的作用。技术创新是战略性新兴产业发展的最重要的动力之一。培育和发展战略性新兴产业,需要深刻把握这一规律,加强公关,     

川北砂岩型铀矿区特征元素地球化学研究

在取得大量中子活化分析数据的基础上，应用元素丰度规律研究川北砂岩后认为：川北砂岩泥岩系是二元混合作用的产物，浅色砂岩与红色泥岩（或红色砂岩）具有不同的元素组合特征；含铀浅色砂岩与不含铀浅色砂岩均具有十分明确的地球化学指标；铀矿化只产在含铀浅色砂岩中。     

超临界CO2萃取-高速逆流色谱分离纯化欧前胡素和异欧前胡素

研究了用超临界CO₂萃取法从白芷中提取欧前胡素和异欧前胡素,根据正交试验设计确定了超临界萃取最佳工艺条件为温度60 ℃、萃取压力25 MPa和药材粉碎度40~60目,并放大50倍进行萃取试验。利用高速逆流色谱技术分离纯化了欧前胡素和异欧前胡素,溶剂系统为正己烷:乙酸乙酯:甲醇:水(1:0.4:1.1:0.5,V/V)。采用HPLC-DAD,MS对欧前胡素和异欧前胡素进行了定性定量分析,得到产物纯度达99.0%以上,本方法简便快捷,重现性好。     

抗癌药物的研究现状

癌症是严重危害人类健康的一大顽症,近年来抗癌药物的研究取得了较大的进展,本文就目前抗癌药物研究领域较活跃的几个方面的研究进展进行了综述,内容包括金属抗癌药物,以天然产物为原料的抗癌药物,抗癌药物靶向制剂,基因工程药物,纳米材料抗癌药物与癌症的关系.     

基于FPGA和AOM的μ律语音光通信系统

为了探索中低速率编解码算法在语音光通信方面的应用,设计了一套基于FPGA(现场可编程门阵列)和AOM(声光调制器)的μ律算法语音光通信系统;系统优化了μ律语音编解码算法,并将其移植到FPGA中,采用大气信道,双光路,全双工工作方式;光源为637 nm激光器和大功率LED,对激光器采用AOM(声光调制器)进行外调制,对LED进行内调制;利用系统进行了近距离双工通信和室内80 m距离通信实验,传输速率80 kbps,MOS≥3.0,信道误码率分别低于0.000 1%和0.001 2%,持续通话时长分别为2.3 h和1.5 h;结果表明:通信系统可以实现中低速率语音光通信。     

面向复杂场景的基于改进YOLOXs的安全帽检测算法

在工业生产过程中，安全帽是生产工人重要的安全保护工具.针对现有安全帽检测算法在复杂应用场景下对小目标、密集目标以及遮挡目标存在漏检、检测精度较低等问题，提出了一种基于YOLOX＿s的改进算法.首先，通过改进YOLOX＿s算法的模型结构，在原有网络结构的基础上新设立了一个预测特征层，其尺寸为160×160,该预测特征层通过将高层语义信息和低层传递的位置信息进行有效融合来预测小目标；其次，针对复杂的安全帽检测环境，将obj＿loss的BCE＿Loss改为Focal＿Loss,即用Focal＿Loss来训练obj分支来降低漏检；最后，将CSP1＿X中的残差块改为shuffleNet基本单元以缩减参数量.改进后的算法mAP和recall分别提高了1.25%和2.32%,参数量缩减为3.61MB.改进后的算法有效降低了复杂环境下安全帽的漏检率和提高了检测精度，对实际生产过程中保障企业和工人的生命财产安全起到了一定的促进作用.     

介质阻挡放电时间对放电光电特性的影响

在介质阻挡放电过程中，由于离子对电极表面不断轰击产生热量，电极温度会有所升高，放电光电特性也会随之变化.通过改变外加电压和等离子体放电时间发现，电极温度随着外加电压的增加和等离子体放电时间的延长而增加，并且高压电极的温度比接地电极的温度增加得更快.延长等离子体放电时间发现，输入功率、放电脉冲数目和光谱谱线相对强度都在上升，电流峰值却在下降.所得研究结果为今后介质阻挡放电光电特性研究提供了时间上的参考性，具有重要的研究意义.     

微波辐射9,10-二氢蒽-9,10-桥-α,p-琥珀酰亚胺的N-烷基化反应研究

将微波辐射和相转移催化技术相结合,用于7个溴代烷(溴乙烷→溴辛烷)与9,10-二氢蒽-9,10-桥-α,β-琥珀酰亚胺的烷基化反应.反应时间快(1 min～3 min),产率高(88%～98%)、操作简便.