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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.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。  相似文献   
3.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。  相似文献   
4.
为进一步做好称重式降水传感器技术装备保障工作,使观测数据更加准确,文章以DSC3型称重式降水传感器为例,依据其结构及工作原理,向收集容器注入不同水位,控制流量模拟不同雨强对称重式降水传感器进行现场校准。结果表明:校准称重式降水传感器与收集容器水位无关,不同的降水强度其误差稳定不变,校准后所得误差可作为系统误差,较翻斗式雨量传感器更加精准可靠。  相似文献   
5.
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   
6.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。  相似文献   
7.
新疆准噶尔盆地南缘高探1井于白垩系清水河组测试获日产原油1213 m3/d、天然气32.17×104m3,创整个盆地单井日产量最高纪录,充分证实了南缘油气勘探潜力巨大[1]。为此,2019年,新疆油田在南缘共部署了875 km2三维地震采集项目,采用了井震联合采集技术、井炮源驱动技术、有线仪器+无线节点+有线连续采集技术、宽频单点接收技术、光纤表层调查技术等,高效、高质量完成了野外地震采集,地震资料品质得到了较好的提高,初步形成了适合南缘山前带的地震采集技术,为南缘山前带油气勘探和和下一步增储建产储备了相关的配套技术,该技术也可为国内其它探区山前带地震采集提供借鉴。  相似文献   
8.
To benefit from recent advances in modeling and computational algorithms,as well as the availability of new covariance data,sensitivity and uncertainty analyses are needed to quantify the impact of uncertain sources on the design parameters of small prismatic high-temperature gas-cooled reactors(HTGRs).In particular,the contribution of nuclear data to the keff uncertainty is an important part of the uncertainty analysis of small-sized HTGR physical calculations.In this study,a small-sized HTGR designed by China Nuclear Power Engineering Co.,Ltd.was selected for keff uncertainty analysis during full lifetime burnup calculations.Models of the cold zero power(CZP)condition and full lifetime burnup process were constructed using the Reactor Monte Carlo Code RMC for neutron transport calculation,depletion calculation,and sensitivity and uncertainty analysis.For the sensitivity analysis,the Contribution-Linked eigenvalue sensitivity/Uncertainty estimation via Track length importance Characterization(CLUTCH)method was applied to obtain sensitive infor-mation,and the"sandwich"method was used to quantify the keff uncertainty.We also compared the keff uncertainties to other typical reactors.Our results show that 235U is the largest contributor to keff uncertainty for both the CZP and depletion conditions,while the contribution of 239Pu is not very significant because of the design of low discharge burnup.It is worth noting that the radioactive capture reaction of 28Si significantly contributes to the keff uncer-tainty owing to its specific fuel design.However,the keff uncertainty during the full lifetime depletion process was relatively stable,only increasing by 1.12%owing to the low discharge burnup design of small-sized HTGRs.These numerical results are beneficial for neutronics design and core parameters optimization in further uncertainty prop-agation and quantification study for small-sized HTGR.  相似文献   
9.
现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示:LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
10.
针对常用的核密度估计在计算离散点密度上存在的诸多局限,提出了空间点密度算法。该算法在保持点离散属性与初始空间位置的基础上,设定分箱规则,获取离散点最近的格网点坐标;通过遍历,统计并计算每个搜索邻域内点的数量,以离散点初始坐标与点密度值为输出结果。以USGS的美国大陆地下水资源数据集展开实验研究,采用可视化输出与时间复杂度为验证指标,与核密度估计算法进行对比验证。实验结果表明,该算法提高了点密度的识别性,获取了离散点真实的密度值,可视化效果与精度方面均优于ArcGIS 10.4.1与kde2d核密度分析的结果、运算效率优于kde2d算法。  相似文献   
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