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1.
作为新兴的超高灵敏检测技术,表面增强拉曼光谱(SERS)在环境、医药、食品、生理检测等多个领域有巨大的应用前景。由于该技术的检测灵敏度完全依赖于等离激元微纳结构的理化特性,其增强基底的设计和制备成为该领域的研究关键和热点。本文采用二维MXenesAg微纳复合膜作为增强基底,并通过优化Ag纳米颗粒的大小和分布来系统研究其SERS检测性能。相比传统的SERS增强基底,二维MXenes-Ag微纳复合膜具有更大的比表面积和更多的增强位点,MXenes作为吸附层的同时也可以为拉曼检测分子提供电子,使得检测分子发生电荷转移,在电荷转移的过程中会增强拉曼信号的强度,更容易吸附检测分子以获得更大的SERS增强。研究结果表明,该基底对典型SERS探针分子耐尔蓝(NB)与亚甲基蓝(MB)的检测限分别为1×10-11和1×10-12mol·L-1。此外,为分析该SERS增强基底的应用潜力,其增强SERS信号的重现性和均匀性也进行了探究,典型环境污染物福美双和食品添加剂三聚氰胺的检测限为10和100μg·ml-1。本研究成...  相似文献   
2.
在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法,通过将不同深度学习框架中算子的共性计算逻辑抽象为“元算子”,支持在不改变模型代码的前提下绑定元算子的具体实现,从而可以细粒度地对比同一模型使用不同深度学习框架的运算结果,进而发现缺陷.本文的方法同时支持训练过程和推断过程的缺陷检测,还可以对计算错误的定位进行验证.本文验证了元算子计算的准确性,并评估其运算性能;收集了深度学习框架中已知有错误计算的算子,并将本文方法应用在包含这些算子的深度学习模型上,验证了本文缺陷检测方法的有效性.  相似文献   
3.
深度学习取得了巨大成就,尤其是在计算机视觉领域,已经接近人类水平.但是这些成果大多依赖于巨大规模的训练数据,在面对数据量较小的情况时,往往产生严重的过度拟合和灾难性的遗忘.最近的研究表明,采用元学习的方法可以解决此问题.元学习模型由特征提取与分类算法两个模块组成,目前大部分研究都关注于设计合适的分类算法,忽视了特征的重要性.本文认为每个类都有自身独有的一些类特征,这些特征更明显的图像更易于识别.因此提出了类特征增强的方法,借助相似类来获得类特征,在特征的层面上对图像进行增强,使提取后的特征更有利于当前的分类任务.类特征增强是一个通用框架,可以与大多数元学习方法相结合.本文将其与常用的原型网络相结合,在Mini-ImageNet数据集上取得了更好的实验效果.  相似文献   
4.
知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即(头实体,关系,尾实体)或(主语,谓语,宾语)。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。  相似文献   
5.
面对业务系统的规模不断扩大,传统的RBAC(Role-Based Access Control)权限控制变得越来越复杂,不仅增加了企业运维难度,也越来越容易因为权限分配不合理而出现安全事故。为解决以上问题,在对RBAC层次模型研究的基础上,进一步将权限治理分为可靠性、复杂性、权限修正策略三部分,从不同维度进行权限管理。在RBAC的基础上,进一步将RBAC1、RBAC2、RBAC3引入治理策略中。将RBAC分层与可靠性计算、复杂性计算、权限修正策略相结合,设计实现了基于RBAC的权限控制模型。实验表明,该模型有效地降低了大规模权限管理的复杂度,随着系统的运行,稳定性也不断提升。  相似文献   
6.
针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。  相似文献   
7.
为提高小样本条件下的流型识别精度和时效性,提出了一种融合小波包分解(WPD)、主元分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的优化识别模型,并成功应用在竖直下降两相流流型辨识工作中。利用WPD对非平稳电导波动信号进行分解、重构,提取小波包能量构造特征向量;通过PCA对特征向量进行降维,降低特征输入的复杂性;同时采取GA全局迭代寻优的方式确定SVM的关键参数惩罚因子(C)和核函数参数(g)。对PCA-GA-SVM识别效果进行验证后与SVM、PCA-SVM、GA-SVM网络进行对比。结果表明,经过PCA和GA优化后的SVM网络在流型识别精度和时效性方面均提升显著,对泡状流、弹状流、搅拌流和环状流的总体预测精度达到了94.87%,耗时仅3.95 s,可满足在线识别需求。   相似文献   
8.
减少转向架振动有利于控制铁路列车车体平稳,延长结构寿命,对动力包构架的减振研究工作有重要意义。基于颗粒阻尼对某型内燃动力总成(简称动力包)转向架构架进行减振研究,结合有限元方法和模态试验,分析转向架构架的动力学特性,确定颗粒阻尼器安装位置。建立颗粒系统—转向架构架的离散元模型,计算不同阻尼颗粒参数对应的能量耗散值,得出在给定工况下转向架构架最优阻尼颗粒参数。按照计算所得的最优参数,设计、制造、安装颗粒阻尼器,在动力包试验台架上对比分析各工况下转向架构架减振前后测点振动加速度。结果表明,在目标工况下,转向架构架振动幅值在垂向上减少60.7%;在其他档位时,转向架构架振动加速度幅值有15.5%到67.4%不等的减振效果,平均减振效果为49.33%,为转向架构架以及列车其他部件的减振提供了新方法和设计准则。  相似文献   
9.
光降解乙醛(CH3CHO)是一种新型高效的乙醛去除方法,通常采用TiO2作为光催化剂。然而TiO2对乙醛吸附能力较弱,对产物的选择性较低,电子-空穴对重组率较高,严重限制了对乙醛的降解性能。本研究通过在TiO2上负载CuAg纳米粒子(CuAg/TiO2),成功构建了高效稳定的光催化降解乙醛催化剂,有效解决了TiO2的固有缺陷。在自然光照射下,CuAg/TiO2对乙醛的降解率高达42.49%。连续4轮全光谱光催化降解乙醛,CuAg/TiO2活性均保持在98.89%以上。进一步的机理研究表明,CuAg/TiO2中的CuAg纳米粒子在光照下产生热电子,随后热电子转移到TiO2和吸附在Ag位点上的氧中。CuAg/TiO2上生成的超氧自由基能有效地降解乙醛,从而在乙醛降解过程中表现出优异的性能。  相似文献   
10.
由于中国能源消费与能源分布格局的不一致性,建设具有远距离、大容量以及低损耗的特高压输电工程具有重要的意义,而对特高压输电工程效益的评估是判断该工程能否实现预期目标、满足工程建设要求的关键。从运行、财务、环境以及社会4个维度构建了特高压输电工程综合效益评估指标体系,提出一种基于贝叶斯最优最劣和改进物元可拓方法的特高压输电工程综合效益评价模型,前者结合贝叶斯理论和最优最劣模型确定各指标的权重,后者通过对传统物元可拓方法进行改进,从而实现对特高压输电工程综合效益的等级评定。通过对某±800 kV特高压直流输电工程实证研究,结果表明该工程的综合效益处于“较好”级别。算例结果证明了该模型用于特高压输电工程综合效益评价的科学性与有效性。  相似文献   
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