基于拉曼光谱识别技术的创新型智能识别垃圾桶设计

随着人工智能技术的发展,基于芯片编程的各类智能机器人被越来越广泛地应用于医学、娱乐、环保等领域。而因当下资源有限,环境问题不容乐观,垃圾分类迫在眉睫,便利用拉曼光谱和芯片编程技术来开发智能垃圾桶。其利用每种物质的非弹性散射的散射光各不相同的原理,通过拉曼光谱仪对垃圾进行照射,由此判断垃圾的材质,然后通过垃圾桶内"机械板"的移动,将垃圾投入不同的固定区域,以此实现垃圾的识别与分类,节省资源,实现有用物品的回收再利用。     

含参一元二次不等式解法浅析

和相等关系一样，现实世界和日常生活中同样存在大量的不等关系.学习研究不等式不仅是今后工作、生活的需要，而且是高考考纲中明确要求的必考内容.二次不等式又是不等式中的重要内容.因此，学好二次不等式是高中数学的一个重要课题.     

代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.     

低维Hom-Poisson代数的分类

运用待定系数法确定了复数域上的二维和三维非Abel型Poisson代数的自同态,进而对相关的非Abel型的Hom-Poisson代数进行了分类.     

科技金融融合发展 推进合肥高新区产业升级

<正>2014年,合肥市高新区坚持"政府引导、市场主导、分类指导"的发展理念,推动科技扶持资金由"直接投入"向"引导投入"转变,取得一批科技成果、产业成果、改革成果和人才成果目标,突出抓企业主体、创新载体和产学研一体建设,积极促进科技与金融融合,推进园区产业升级,取得了明显成效。     

知识分类表及其在知识管理中的应用研究

在分析知识分类表Taxonomy内涵的基础上,探讨了知识分类表在知识组织系统中的地位和语义特点.通过文献分析法,讨论了知识分类表在知识管理中的应用场景和主要作用:提供导航,发现知识;辅助搜索,改善搜索结果;促使知识结构化,帮助找出知识差距;与多种系统结合,优化应用程序,达到推动知识分类表应用的目的.     

FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法

为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

汽车防冻液的正确认识和使用

防冻液是汽车发动机冷却系统中的重要组成部分,其影响着汽车发动机的正常使用寿命。基于此,介绍汽车防冻液的主要组成和分类、更换汽车防冻液的方法,并重点介绍使用汽车防冻液的注意事项,为汽车维护提供重要依据。     

记录运行工作在市级法定计量检定机构中的必要性

记录是完整记录检定/检测、校准工作的见证文件,是质量体系文件的组成部分。结合工作实际,从记录的分类、编制、运行要求对市级法定计量检定技术机构如何做好记录的编制和运行工作进行了阐述。