基于互补金属氧化物半导体的高精度地沟油检测计

利用地沟油与正常食用油的导电率不同导致单位体积电阻不同,提出一种基于互补金属氧化物半导体工艺(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)的线性检测模块。由于使用直接选择与短接到地的方法实现电阻串分压,使得分压线性度更高。在脉冲计数的作用下,电阻分压通过与参考电压相比较可以得到不同的高电平数,不仅可以区分地沟油与正常食用油,还可以得出正常油掺入地沟油的质量分数。在检测计核心电路设计方面,由于采用CMOS工艺设计,所以可以实现低面积和低功耗的检测。     

Sn-0.3Ag-0.7Cu-xNd钎料显微组织及性能

研究了稀土元素Nd的添加量对超低银无铅钎料Sn-0.3Ag-0.7Cu的润湿性能、显微组织和力学性能的影响.结果表明,微量Nd元素的加入可以显著改善Sn-0.3Ag-0.7Cu超低银无铅钎料的润湿性能和焊点的力学性能,并且能够起到细化基体组织的作用.当钎料中Nd元素的质量分数达到0.1%时,钎料的综合性能最佳,基体组织最为均匀细化.虽然Ag元素含量的降低使钎料的性能有所下降,但是加入适量Nd元素后钎料的润湿性能已接近传统Sn-3.8Ag-0.7Cu钎料.     

含亚微米银无水甘油悬浮液的制备和杀菌性能研究

以硝酸银(AgNO_3)为银源,无水甘油作为还原剂和分散介质,首次以溶剂热法一步制备了含亚微米银的无水甘油悬浮液。结果表明:使用聚乙烯吡咯烷酮K30(PVP-K30)为表面活性剂,投料质量比(甘油∶AgNO_3∶PVP-K30)为200∶(0. 2～1. 5)∶5,反应温度120℃,反应时间6 h,可以获得稳定的含银甘油悬浮液,其中银单质的颗粒分散性好,形貌近球形,粒径为亚微米级别,对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、枯草芽孢杆菌和蜡样芽胞杆菌均具有较好的抗菌性。     

微气候对单晶硅光伏阵列最大输出功率的影响

建立综合考虑微气候三变量的数值计算模型及回归分析模型,量化分析微气候对单晶硅光伏阵列最大输出功率的影响。数值计算结果与实验测量值均方根误差为0.231%,平均偏差为0.018%。回归预测值与实验测量值均方根误差为0.171%,平均偏差为-0.006%,且可消除数值计算模型在高外部环境温度及高太阳辐照度区间的较大偏差。模型结果表明:单晶硅光伏阵列最大输出功率与外部环境温度呈类似抛物线的曲线关系,且上午上升速率大于下午下降速率;单晶硅光伏阵列最大输出功率与太阳辐照度呈线性关系,且上午上升速率与下午下降速率几乎相同;单晶硅光伏阵列最大输出功率与风速为以e为底的指数函数关系且其指数为风速的线性函数。     

红枣中氨基酸和矿质元素含量的测定

采用高效液相色谱法对若羌红枣、哈密红枣和河南新郑中氨基酸进行分析,测定出了红枣中18种氨基酸的含量;用原子吸收方法对这三种红枣中所含的矿质元素Mn、Cu、Zn、Ca、Fe、Ni、Co、K、Na、Mg的含量进行测定.通过对实验数据进行方差分析,结果发现这三种红枣在氨基酸含量和微量元素、常量元素之间差异性不显著.     

Vague模式排序法进行目标价值排序

提出从Fuzzy数据向Vague数据的两个转化公式,提出Vague集之间的相似度量公式。数据转化公式和相似度量公式是Vague模式排序法的两个基础。该方法能进行目标价值排序,也能为如何选择更重要攻击目标提供理论依据。应用实例表明Vague模式排序法是实用的。     

人计算研究现状及发展趋势

针对计算机无法或难以解决的问题,而提出的结合人的能力与分布式思想的人计算理念,在信息智能化的背景下得到了充分的关注。详细描述了人计算的内涵、特性、并与相近概念的区分,并对迄今为止的人计算研究方式以及人计算的设计准则进行了分类与整理。最后,总结归纳人计算现有的研究方向,并指出未来可能的研究与发展趋势。     

离子液体绿色脱硫机理及应用进展

从离子液体脱硫的影响因素、脱硫机理、脱硫方法及新型离子液体--负载化离子液体等几个方面综述了离子液体在油品脱硫中的应用。离子液体独特的化学结构和优良的物化性质,使其应用于油品脱硫时有其它有机溶剂无可比拟的优势,取得了很好的脱硫效果,尤其是与其它工艺（如氧化法）相结合时,脱硫效果更佳。但是离子液体存在价格昂贵、用于油品脱硫时分离不完全等缺点,工业应用有困难,负载化离子液体在一定程度上克服了这些问题,应用于油品脱硫发展前景广阔。     

基于小波理论和暂态零序电流比较的小电流接地选线新方法

分析了小电流接地选线装置的现状与选线方法,提出了一种新的基于小波分析和暂态零序电流比幅比相的选线方法。该方法先将电流信号进行小波去噪,然后通过分析计算得到各线路暂态零序电流信号的幅值与极性,并根据所得信息选出故障线路。该方法在电磁干扰背景下仍能正确选出故障线路,并且不受补偿度、故障点以及相角的影响,计算简单可靠。通过Matlab仿真,验证了该方法的准确性与可靠性。     

以头部为基准的人体轮廓模型

为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确定关键帧中轮廓上的人体端点（头、手、脚等）,通过肤色模型确定头部位置并作为轮廓标记的基准点,建立以头部为基准的人体轮廓模型.基于该模型提取特征,采用支持向量机（SVM）对人体行为进行识别.以WEIZMANN数据库为对象的行为识别实验结果验证了该模型和行为识别方法的有效性.