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1.
手性是指物质分子互成镜像但无法重合的性质,手性对映体在生物体内因不同的手性识别而呈现截然不同的作用,所以手性识别在生命科学、医药、食品及材料等领域均具有十分重要的科学意义。手性电化学传感器由于具有制备简单、检测快速和响应灵敏等优点而引起广泛的关注。手性识别材料是构建手性电化学传感器的基础,因此有关手性识别材料的研究在手性电化学检测中尤为重要。综述了近五年手性电化学传感器的研究进展,详细介绍了多种手性识别材料的具体应用,并对该领域的发展前景进行了展望,旨在为今后手性电化学传感器的设计提供参考。  相似文献   
2.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%.  相似文献   
3.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。  相似文献   
4.
任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。  相似文献   
5.
The luminescent hydrogen-bonded organic framework (HOF) based films have become one of the most remarkable materials for optical application, thus, developing facile synthesis methods and establishing multifunctional applications for HOF-based luminescent materials are essential. Herein, a dual-emitting Eu3+-functionalized HOF hydrogel film ( 1 ) is fabricated successfully. 1 emits a blue-green long afterglow when turning off the UV lamp, and the long afterglow lifetime gets to 1.99 s. 1 performs great selectivity, high sensitivity, and low detection limit toward ofloxacin and flumequine, and the sensing toward ofloxacin and flumequine is in accord with the chroma and ratio modes. The fluorescent response mechanisms of 1  toward ofloxacin and flumequine are investigated in depth, which are further utilized to build an anticounterfeiting platform with high-level security. The film-based anticounterfeiting platform can conduct information encryption on demand inline with different fluorescent responses and can also fetch specific information by controlling the long afterglow intensity and excited light. This study not only provides a representative case of the fabrication of dual-emitting Eu3+-functionalized HOF-based hydrogel film but also opens the possibility of HOF-based film as intelligent luminescent materials with multifunctionalities.  相似文献   
6.
一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜(Cu)含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法(Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR),对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数(R2)为0.89,预测偏差比(RPD)为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R2为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率(10、20和60 m)、高时间分辨率和幅宽大(290 km)等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。  相似文献   
7.
在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。  相似文献   
8.
以相对分子质量相近的正辛酸、环己基乙酸和苯甲酸为模型石油酸,采用SEM、X射线能谱和拉曼光谱等手段,分析了相同酸值(2.3 mgKOH/g)下各种石油酸模拟油全浸静态腐蚀实验后的试片和模拟油的形貌和组成,探究了不同类型石油酸的腐蚀特性和相互影响。结果表明:在190℃静态腐蚀实验中,腐蚀速率由大到小的顺序依次为环烷酸、芳香酸、脂肪酸;脂肪酸能增大环烷酸、芳香酸的腐蚀速率,脂肪酸和芳香酸对环烷酸的腐蚀性能和产物产生复杂影响;脂肪酸和环烷酸的腐蚀产物不能附着在试片表面,芳香酸的腐蚀产物有含铁氧化物和芳环结构有机物,附着在试片表面,有一定的钝化缓蚀作用;苯甲酸和正辛酸同时存在的腐蚀产物有极性芳香核、脂肪酸盐分散媒介和非极性烃类的胶团结构。  相似文献   
9.
现有的高斯响应矩阵在对高分辨率γ能谱进行重建时,极易出现假峰、峰位漂移等问题。本文针对测量条件(温/湿度、电压波动等)微弱变化引起峰位扰动进而影响高斯响应矩阵重建结果准确度的问题,通过引入微扰动修正因子,对现有高斯响应矩阵进行修正。采用IAEA重峰分解测试谱及GMX40P高纯锗探测器实测能谱对修正前后的高斯响应矩阵进行谱线解析测试。结果表明:通过修正后响应矩阵重建的能谱,其峰位与实际峰位保持一致,净峰面积的相对偏差分别低于1025%和550%。  相似文献   
10.
目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。  相似文献   
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