工作场所空气中辛烷的气相标准测定方法改进

本文通过改变仪器操作参考条件及标准溶液的配制方法,找出最佳分析条件,对职业卫生推荐标准的工作场所空气中辛烷的测定方法存在的问题进行研究改进。研究发现将标准方法的线性范围控制到0～1405μg/mL,修正了试验条件下的回归方程为y=12.064x+127.88,相关系数r=0.9998,改进后的方法更准确,实用,更适用于工作场所空气中辛烷浓度的测定。     

怎样当好一名晚报专刊编辑

同一个重大新闻事件,记者可以只报道事件的客观过程,但专刊编辑要从这个重大新闻事件中关注主题,并观察由此延伸的其他事态发展,才能积极主动配合新闻宣传。     

基于多尺度融合和轻量化网络的无人机目标检测算法

针对在游乐场、公园等公共安全区域因无人机的尺度变化实时检测困难和计算资源有限的问题,提出一种网络动态实时检测无人机方法YOLO-Ads,以增加网络对无人机尺度变化的鲁棒性.首先自主构建了无人机数据集;其次将轻量化网络作为主干建立一个新的MDDRDNet网络,减小模型计算的复杂度,并且引入协调注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度;然后采用均值聚类算法,重新生成先验框,在先验框的选择上结合多探测头和多数据集的寻优办法,使重新生成的先验框与无人机更加匹配;然后基于特征融合和残差思想建立一个新的探测头以适应更小尺度无人机的检测;最后,在检测模块中引入类激活映射模块生成热力图,以观察网络对无人机尺度变化的敏感程度,同时与当前主流网络SSD、CenterNet、YOLOv5、YOLOx等和不同主干网络ResNet、EfficientNet、VGGNet等进行对比实验.实验结果表明,新提出的算法在尺度变化的无人机检测上平均精度达到96.62%,相较YOLOv4算法提高了1.88%;检测速度为每秒47帧,相较YOLOv4算法提高了19帧;模型所占内存大约为10.844 M,约为原内存的六分之一,体现了该方法的有效性和鲁棒性.     

手机组装车间空气中主要挥发性有机物的同时测定技术及应用

本文通过手机组装车间空气中挥发性有机物用活性炭采集,经二硫化碳解析后用毛细管气相色谱法测定,研究手机组装车间空气中主要挥发性有机物的气相色谱快速测定方法及其应用。发现11种挥发性有机物在一定浓度范围内线性关系良好,相关系数r>0.9990,相对标准偏差为1.0%～2.4%,最低检出限为0.2mg/m3～0.4mg/m3,平均解吸效率在95.1%～103.7%。该方法准确度高,操作简便,灵敏快速,适用于电子设备组装车间及其周围环境空气中挥发性有机物的快速测定。     

少数民族大学生实践创新能力现状调研及影响因素分析——以西北民族大学为例

创新是一个国家和民族发展的灵魂和不竭动力。在知识经济时代,大学教育的首要任务是培养具有实践能力和创新精神的高素质人才。作为特殊的教育对象--少数民族大学生,他们肩负着建设民族地区、维护祖国统一的历史使命。培养少数民族大学生创新意识和创新能力,是当今素质教育的核心,也是高校教育教学改革的主要目标,尤其对于少数民族院校来说,更有其特殊的意义。