配聚物{[Zn(C4H4O6)(H2O)2]·2H2O}n的合成、晶体结构及光谱

采用水热合成方法合成了1种Zn(Ⅱ)配位聚合物{[Zn(C4O6)(H2O)2]·2H2O}n, 对该化合物的单晶进行了X-射线衍射分析,确定了结构.标题化合物是由酒石酸根作为六齿配体与Zn(Ⅱ)离子进行配位形成的具有3D无限结构的配位聚合物.同时对化合物的紫外-可见-近红外光谱、红外光谱及荧光光谱进行了测定及分析.     

基于半监督极限学习机的精神负荷分类

实时操作员的精神负荷(Mental Workload,MWL)监测系统对于自适应操作/辅助系统的设计和开发至关重要。虽然基于数据驱动的方法在MWL识别上已经表现出了较好的性能,但是这些方法难以获取大量的标签生理数据。本文比较了两种不同的特征提取方法:小波包变换和希尔伯特-黄变换的效果,试图将半监督极限学习机(Semi-Supervised Extreme Learning Machine,SS-ELM)应用于仅需要少量标签生理数据的操作人员精神负荷分类。实际数据分析结果表明,SS-ELM可以有效提高MWL模式分类的准确性和效率。由于无标签训练数据可以以较少的额外资源从操作员的自然操作中收集,所以利用无标签数据的半监督方法可以在时间和成本上提高模型开发的效率。     

浅论信息化下的电算会计

从会计的发展阶段及在计算机信息化的前提下,进一步说明会计的职能转变是适应信息社会下现代经济发展的必然,并在此基础上依据笔者多年在会计领域的实践,提出了会计电算化向信息化职能转变的过程与实践意义。     

α-葡萄糖苷酶的研究进展

α-葡萄糖苷酣酶(EC 3.2.1.20)因在淀粉加工上具有重要作用,其研究多年来一直受到重视.α-葡萄糖苷酶广泛存在于动物、植物和微生物体内,它可从非还原末端水解低聚糖和多聚糖的α-1,4-葡萄糖苷键,也能作用于淀粉的α-1,6-糖苷键,在高葡萄糖苷受体环境中还可催化转糖苷反应.研究表明α-葡萄糖苷酶在不同领域的开发...     

采用正交试验酶法制备羊肉精的研究

羊肉肌纤维细嫩,可消化蛋白质含量高,硫胺素和核黄素也比其它肉类多,营养丰富,深受消费者喜爱.在方便食品崛起的今天,我国已经开发了许多方便肉食品和肉精类汤料,如鸡肉精、牛肉精、排骨精等,而清真风味的羊肉精汤味料还未见报道.本研究的目的是酶技术水解羊肉中的蛋白质使之生成胨、脉、游离氨基酸等一系列呈味物质,再经过浓缩、制粉等序列加工,制成营养丰富,易于消化吸收的清真调味基料羊肉精,以作为方便面调料,方便汤料的基本配料.……     

沥青混凝土路面道路施工技术探讨

沥青混凝土路面早期和初期损坏严重已成为城市道路中的普遍现象,除了日益增大的重交通量之外,施工质量也是一个重要的影响因素,文章阐述了各施工环节的要点,提出了对质量控制的标准并做总结了常见问题的预防措施。     

掺杂染料的液晶层内空间电荷场及光折变研究

对液晶层内的空间电荷场,光折变效应进行了较详细的理论研究．提出光折变效应主要同掺杂的杂质离子产生的光电荷感生空间电荷场有关．在掺杂染料的液晶中观察了光束的自衍射和双光束耦合等现象．分析了实验现象,提出和发展了新的理论模型．实验中得到结果同理论结果符合得较好．     

基于卷积神经网络和迁移学习的特高含水油井生产预测

油井的实时生产监测对油田的辅助生产和精细化管理有重要意义。然而,针对仅有小样本生产数据、数据波动大且有缺失的特高含水期油井,传统的机器学习算法无法实现良好的生产预测。提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的多任务生产预测方法。该方法不仅可以实现时间和空间上特征的自适应提取,还可以改善模型在小样本数据上的预测性能。结果表明：相比于基准模型,产液量和动液面的平均绝对误差分别降低31.26%和60.81%,决定系数分别提高1.89%和7.59%。基于迁移学习的MTCNN模型提高小样本数据油井的生产预测精度,实现了特高含水油井产液量和动液面的实时预测,对抽油机系统的效率优化、油井边缘设备智能化有参考意义。     

含锌配合物的合成、晶体结构及光物理性质

采用溶剂热方法合成了2种Zn(Ⅱ)的配合物:[Zn2(C6H4N3)4]n(1),[Zn(phen)(p-CH3-C6H4COO)Cl(H2O)](2),通过单晶X-射线衍射、IR、UV-Vis-NIR吸收光谱、表面光电压光谱(SPS)和荧光光谱对其进行了表征.结构分析表明,配合物(1)是一个具有3D无限结构的Zn(Ⅱ)的配合物;配合物(2)是单核Zn(Ⅱ)的配合物,在晶体中,2个相邻的分子被氢键连成了二聚体.光物理性质研究表明,配合物(1)具有光电性能,在300～600nm范围内表现出正的表面光伏响应;配合物(2)具有荧光性质.     

基于混合梯度最小化的铅笔画生成

利用计算机模拟铅笔画生成的算法主要存在两个问题:其一是画面细节易丢失,边缘重点线条不够突出;二是笔画单一不能很好地展示原画中的层次信息.针对以上问题,提出了一种基于混合梯度最小化的铅笔画生成算法,通过结合L0梯度最小化和L1范数约束,既突出显示了图像边缘和重点线条,又不影响图像的整体锐度,同时可与原图像结构保持高度一致,充分展现了图像的层次性和丰富的细节信息.实验结果表明,本算法能够生成质量更高、真实感更强的的铅笔画效果,相比于已有的其他算法具有一定的优越性.