从英语的发展过程看“中国英语”

英语在形成和发展过程中先后经历了全球化和本土化阶段,并产生了多种英语变体。随着英语进入中国并与中国文化经历了漫长的磨合与融合之后,独具特色的"中国英语"也逐渐产生。本文试从英语语言自身的发展过程,探讨"中国英语"的存在性和必要性,以及它所具有的鲜明特点,并提出今后"中国英语"的研究方向。     

改进NCC算法在铝塑药板包装缺陷检测中的应用

目的 鉴于传统归一化互相关算法（Normalized cross correlation, NCC）存在计算量大及无法适应图像旋转的缺陷,提出一种改进算法,能快速完成对泡罩区域的提取,以及对铝塑药板缺损、漏装等缺陷的识别。方法 首先对原始图像进行预处理,然后通过仿射变换使其变换至指定位置,接着提取其单个泡罩区域作为模板并构建积分图,最后获取待测图像,变换至相同位置后进行查表式匹配。结果 与传统方法相比,改进后算法速度得到极大提升,对为1920×1200图片的匹配时间仅为21 ms,对实验样品的检测误检率为0,漏检率为3.5%。结论 改进后的NCC匹配算法在满足精度要求的同时具有较快的速度优势,能较好地适用于铝塑泡罩包装缺陷检测中对泡罩区域的快速提取,药粒缺损10%以上缺陷及漏装缺陷的识别。     

高砷烟尘脱砷试验研究

铅阳极泥反射炉熔炼产生的烟尘中砷质量分数较高(w(Sb)=40%~50%,w(As)20%),目前难以直接采用火法来生产2#锑。试验研究了用双氧水浸出预脱除烟尘中的砷,而沉锑后液用石灰沉淀砷再固化制砖,为砷提供了环保、安全的开路,为高砷物料的处理提出了新思路。     

基于集成分类器的泡罩包装药品缺陷识别

目的 针对药品生产包装过程中常出现缺陷泡罩包装药品的问题,研究一种基于多特征构建与集成分类器的泡罩包装药品缺陷识别方法.方法 该方法通过集成2个不同的分类器算法分别对药品图像类别进行预测,并采用联合判定函数对2个预测输出值进行联合决策,得到最终分类结果.第1个分类器模型通过将图像转化到HSV颜色空间,分割出泡罩区域和药片区域,进行特征设计,并在提取多项特征参数后构建BP神经网络分类算法给定药品类别预测.第2个分类器模型应用多层卷积神经网络取代传统算法对图像特征进行提取,并输出药品图像类别的预测值.根据2个分类器的性能进行算法集成,构成最终集成分类器.结果 实验结果表明,该集成分类模型对数据集中泡罩包装药品图像进行分类识别测试,准确率达97％以上.结论 集成分类模型不仅提高了单一分类器的识别准确率,也具有更佳的稳定性.该方法取得了卓越的分类效果,具有较高应用性.     

喵味——猫粮数据可视化平台

经过近二十年的发展,猫粮行业仍然处于成长初期。大量调研分析表明,市场上的猫粮数量庞大、良莠不齐,消费者很难快速判断猫粮的好坏。面对养猫人数急剧上升,猫粮行业却颇为混乱的局面,喵味平台应运而生。喵味平台不断开拓沉淀人工智能、大数据等前沿技术,特别是基于python等计算机程序设计语言的猫粮数据可视化分析,为市场提供一个权威、系统的猫粮检测数据分析平台。并深度应用于产品的研发,提升体验感、改善产业环境和经营效率,致力于解决喵星人食物难以挑选的痛点。     

纯钛表面氧化石墨烯涂层的制备及生物学性能研究

利用3-氨丙基三乙氧基硅烷在纯钛表面制备氧化石墨烯涂层,扫描电镜、X射线能谱仪、拉曼光谱、X射线光电子能谱技术对涂层的形貌结构和成分进行表征检测;之后通过体外细胞毒性实验、急性溶血实验和SBF模拟体液浸泡实验评估不同处理组钛片的生物学活性。结果表明：体外小鼠前成骨细胞毒性实验、急性溶血实验初步证实复合涂层具有良好的生物相容性;SBF模拟体液浸泡实验表明氧化石墨烯涂层能提高纯钛表面沉积羟基磷灰石的能力。