基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

ZrO2-颗粒活性炭对4-氯酚废水吸附的热力学和动力学研究

研究了修饰活性炭对4-氯酚的静态吸附过程,并对吸附热力学及动力学进行了分析。实验结果表明:ZrO2-颗粒活性炭对水中4-氯酚的吸附量随着初始浓度的增加而增大,吸附4h后达到吸附平衡;其吸附等温线可用Freundlich模型描述,吸附过程符合Makay二级吸附动力学方程。在不同温度下,ZrO_2-颗粒活性炭对4-氯酚的吸附熵变ΔS大于零,说明该过程是一个熵增的过程;其焓变ΔH、吸附吉布斯自由能变ΔG均为负值,说明4-氯酚在ZrO_2-颗粒活性炭上的吸附是一个自发、放热的过程,为物理吸附,非单分子层吸附。     

数字档案检索的查询扩展方法

数字档案检索的查询扩展方法以中文分词技术、查询扩展技术、信息聚类技术和数据挖掘技术等相关技术为依托,通过挖掘、整理构建相关词库,将其有机地融合到数字档案信息利用查询中实现查询扩展。查询扩展方法提供相关词检索,明确用户的查询需求,引导利用者根据自己的需求进行检索,使得利用者可以快速地获取自己需要的档案信息,提高数字档案检索的查全率和查准率。     

H2O2存在下冰相中γ-HCH的光转化

研究了模拟太阳光下、H2O2存在时冰相中γ-HCH的光转化反应。考察了γ-HCH光转化动力学、影响因素、反应产物和机理。结果表明:γ-HCH的光转化符合一级动力学方程;SO2-4、HCO-3以及NO-2对γ-HCH的光转化均起抑制作用;γ-HCH的光转化机理主要是还原脱氯和羟基取代;H2O2的加入,使光照24 h后γ-HCH的光转化率从13.28%增大到50.14%。     

浅谈地下水过量开采的危害及防治

地下水是社会发展的重要资源,长期的过度开采已形成诸多环境地质问题,造成了巨大的经济损失并带来一些社会问题.本文参考多个地区水文地质状况、地下水开采情况及治理措施,总结了地下水超采的危害,并对地下水的开采管理提出了一些建议.     

强流回旋加速器技术的研究进展

简要介绍了强流质子加速器的若干个主要应用领域, 并比较了目前国内外各类质子加速器的发展状况, 列举了有代表性的加速器技术指标. 在此基础上, 总结强流回旋加速器的技术特点, 介绍了中国原子能科学研究院的强流加速器研究与发展的三个主要阶段. 最后, 重点介绍了我们目前正在研究的一些强流回旋加速器关键技术及研究进展.     

三苯基锡对神经细胞蛋白酶体活性与相关蛋白水平的影响

为研究环境中广泛存在的污染物三苯基锡(TPT)的神经毒性及其机制, 以人神经瘤母细胞(SHSY-5Y)作为实验细胞, 考察了三苯基锡暴露对其蛋白酶体活性、Iκb蛋白、Bax及α-共核蛋白水平的影响. 研究表明, TPT可抑制细胞蛋白酶体活性, 导致泛素化蛋白积累, 影响NFκB途径, 激活细胞死亡过程, 并诱导α-共核蛋白的异常聚集. TPT暴露可以导致神经毒性.     

充分利用物理教学,提高学生科技素质

文章就如何在物理教学中提高学生科技素质,提出几点可行性建议。尤其强调了提高师范院校学生科技素质的重要性。     

酿酒酵母钙调蛋白依赖性激酶-2的过量表达及其在氧化胁迫应答中的作用初探

利用PCR方法扩增钙调蛋白依赖性激酶（CaM-dependent kinase ,cmk）-2基因的蛋白质编码序列,经限制性内切酶Kpn I和BamH I酶切后连接入空载体pYES2/NTA构建真核表达载体,构建的pYES2/NTA-cmk2转化酿酒酵母菌株BY4741进行真核表达.经诱导和收集细胞后,对酵母细胞用玻璃珠震荡破壁,收集上清液进行镍离子亲和层析,并纯化Cmk2,纯化的蛋白通过Western blot检测.并且初步研究了Cmk2在酵母细胞氧化胁迫应答中的作用.     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。