响应面法优化白芷中欧前胡素的提取工艺

采用高效液相色谱法测定欧前胡素的含量，以水提液中欧前胡素提取率为实验指标，在单因素试验的基础之上，以提取温度、提取时间、液料比为考察因素，利用Box-Behnken Design响应面法进行三因素三水平试验设计。响应面法优选出白芷中欧前胡素的最佳提取工艺为提取温度72℃、液料比8倍、提取时间1.5 h,在该条件下欧前胡素提取率为0.97%。本研究优化的白芷中欧前胡素的提取工艺方便、稳定。     

数学建模在化工生产中的应用——评《化工生产技术》

化工行业是国家经济发展的重要支柱产业,现代化科学技术的发展需要以数学作为支撑,从而将数学广泛应用于化工生产实践当中,对于提升化工行业的生产效率及产品质量等方面具有重要的作用。当前,化工行业想要获得可持续健康发展,依然要依赖于数学的发展,为了能够达到不断优化操作的目的,快速发展完善的计算机技术为数学建模在化工生产当中的应用提供了强大的支撑。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

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一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.     

3D视觉和扫描技术在内星轮冷精整生产中抓取和测量应用实例

在传统工业生产快速朝着智能化和数字化转型发展的今天,各类智能化技术层出不穷;随着近些年3D视觉以及3D扫描技术的不断发展和成熟,相关的技术也越来越多的被运用到智慧物流、快速扫描测量、AI等领域;3D视觉技术能帮助传统工业机器人完成更加复杂的动作,并通过算法实现深度学习,并具备快速计算运动路径的能力;比如依靠3D视觉技术,实现工业机器人对于上、下料动作路径的运算,实现物料的无序抓取,被抓取的物料可以随机无需排列摆放,这在以往工业运用中是难以实现的。