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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.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。 相似文献
3.
磁感应断层成像作为一种新的检测成像技术,在脑出血等疾病的临床诊断和连续检测中具有重要的应用价值。 磁感应
断层成像系统由激励线圈和检测线圈两种线圈组成,其中激励线圈只有一个,而检测线圈在以往的研究中多达十几个甚至几十
个。 由于空间限制以及线圈之间的相互干扰,如何在不损失成像准确度的情况下最大程度减少线圈的个数具有重要的研究意
义。 针对此问题,本文提出了仅使用 5 个检测线圈,分别检测两个相互垂直方向磁场信息的双向检测成像方法。 进行了含有半
径为 15 mm 的单个异质体和半径分别为 7 和 15 mm 的两个异质体的复杂头部模型仿真实验和异质体检测的仿体实验,结果均
表明双向检测成像方式不仅可以抵消检测线圈个数减少带来的影响,而且具有更高的抗噪性能和成像准确度,从而为推动 MIT
的实际应用奠定了技术基础。 相似文献
4.
装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7%,装配关系的语义识别率为94.8%,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性. 相似文献
5.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
6.
基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
7.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
8.
中国沉积盆地内火山岩分布广泛,松辽、准噶尔及四川等盆地不断取得重大突破与发现,火山岩已成为我国油气勘探的重要领域之一。松辽盆地长岭断陷发育火石岭组和营城组火山岩,是油气增储上产的重要领域,但其勘探成效直接取决于对火山岩圈闭的识别与刻画成果。与碎屑岩圈闭相比,火山岩圈闭成藏条件要求更为苛刻,储层条件、侧向及顶底板封堵条件是控制火山岩圈闭有效性关键要素。在解剖已发现火山岩油气藏基础上,通过攻关研究,提出了火山岩体刻画和火山岩储层的描述是火山岩圈闭识别的重点。以火山岩岩性圈闭为例形成了火山岩岩性圈闭识别描述“五步流程”,并实际应用于龙凤山鼻状构造带。钻后结果表明,火山岩岩性圈闭与钻前认识整体一致,圈闭落实可靠,验证了火山岩岩性圈闭识别描述技术方法的有效性,推进了长岭断陷火山岩的油气勘探,对国内其他盆地火山岩油气勘探具有一定的指导应用价值。 相似文献
9.
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。 相似文献
10.
人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能. 相似文献