甘草酸二钾护理液皮肤修复作用的研究

目的研究甘草酸二钾护理液及含甘草酸二钾卫生巾对擦伤皮肤的修复作用。方法用SD大鼠,制造皮肤擦伤模型,将动物随机分为阳性对照组、阴性对照组、甘草酸二钾护理液高、中、低剂量组、甘草酸二钾卫生巾组,一定时间后,检测创面愈合率,通过HE染色观察损伤皮肤组织病理学变化。结果造模后第7 d和第14 d护理液高、中剂量组和卫生巾组大鼠的皮肤愈合率和组织学评分与阴性组比较具有统计学意义(P 0.05)。结论甘草酸二钾护理液及含甘草酸二钾卫生巾具有促进皮肤修复的作用。     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

超亲水薄膜表面接触角的高精度测量

 作为极端润湿表面的一种,超亲水薄膜表面由于具有自清洁、防雾、防腐蚀等特性,成为现代工业、城市建设等领域的研究重点之一。界定极端润湿表面的一种方法为接触角的测量,因此获得更高精度的接触角对极端润湿表面工程具有重要意义。讨论了在超亲水薄膜表面提高接触角精度的3种算法,包括量高法、圆拟合法及椭圆拟合法,结果显示接触角在接近0°时通过圆拟合算法能够提高计算精度。     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

高温合金轴向超声振动钻削减摩机理

针对高温合金钻削困难、钻削过程中摩擦力大等问题,采用超声振动技术加工.首先,分析了超声振动减摩机理,构建了平均摩擦力与振动参数之间的关系,并得出了平均摩擦力与振幅之间的变化趋势.建立轴向超声振动钻削系统,利用该系统对高温合金进行钻削加工.结果表明:振动振幅对孔壁表面质量的影响符合超声振动钻削的减摩特性.利用优化后的振幅超声振动钻削,与普通钻削相比,切屑形态更加规整,孔壁表面粗糙度值更小,表面质量更好.     

无机化学实验教学中的“绿色化”探索

针对无机化学授课对象多而广，所需试剂种类及用量庞大，产生的废气、废液、废渣等对环境具有危害的特点，通过整合优化实验内容，规范实验操作，采用微型实验、多媒体及网上虚拟实验室，合理收集及处理三废等方面的改革创新．将绿色化学的理念深入到无机化学实验的各个环节中，以初步实现无机化学实验教学的“绿色化”，培养学生的绿色意识．     

太白山4种药用地衣抑菌活性研究

研究太白山4种重要药用地衣的抑菌活性。采用7种肠道致病菌对4种地衣的不同溶剂提取物进行抑菌活性筛选,并对其抑菌活性部位进行LC-MS鉴定。4种地衣甲醇提取物均对肺炎克雷伯氏菌抑制作用较强;金刷把、黑石耳甲醇提取物对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌抑制作用较强。地衣酸是4种地衣的主要抑菌活性部位。4种地衣的甲醇提取物抑制活性最强,发挥抑菌活性的主要成分为地衣酸类。该研究为太白山地衣类草药资源开发提供资料。     

高校 ERP 综合实验课程的调查与思考

基于高校ERP综合实验课程的详细调查分析，在深入剖析影响ERP综合实验教学效果原因的基础之上，从专业课程整合、教学方式、方法和教学管理改革等方面提出了一些思考建议。     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.     

烤烟修订标准农业转化验证效果初探

2010-2013年在湖北省恩施州开展了烤烟修订标准农业转化验证效果的研究,结果表明,修订标准中增加组别,同时减少级别,对部位的划分更为准确具体,组别和等级设置科学.取消了在实际生产中无商品量的无效等级,有效地满足工业需求和更加适应现代烟草农业的发展.