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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   
3.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。  相似文献   
4.
为了获取TC11钛合金拉伸性能随应变率的变化规律,对该材料开展了宽应变率范围下的单轴拉伸试验。结果表明,随着应变率从准静态增加到动态,TC11钛合金的屈服强度略有上升,而应变硬化模量下降。此外,在准静态和动态拉伸下,TC11钛合金均发生了剪切断裂,但动态断裂面上韧窝尺寸小于准静态断面上韧窝尺寸。进一步对材料在变形过程中的温升进行了分析,结果发现,高应变率下材料断裂面上更小尺寸的韧窝和材料更容易发生应变软化归因于动态加载情况下材料中产生了更高的温升。  相似文献   
5.
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   
6.
针对年龄变化对人脸识别率影响的问题,结合生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与深度特征迁移提出一种跨年龄人脸生成方法DFM-GAN(Depth Feature Migration GAN),并进行跨年龄模拟人脸验证实验研究。首先通过卷积编码器将真实样本映射到特征向量,然后利用反卷积生成器将向量投影到独热编码年龄条件下的人脸集合,通过在特征空间中迁移数据库样本人脸纹理风格、语义特点等属性,模拟生成待检人员在不同年龄段的面部图像,减少与数据库样本之间的差异性。同时通过高斯边缘模糊的方法对样本数据集做预处理,引入边缘提升对抗损失函数,使生成图像具有更为清晰的边缘,对生成图像进行局部颜色直方图匹配,增加对比度,达到提高跨年龄人脸识别性能的目的。进行了单样本不同年龄实验与指定年龄多样本实验,以人脸相似度与人脸距两项指标进行实验测量,结果表明:跨年龄数据样本经过DFM-GAN生成后的人脸图像,相似度平均提高了19.24个百分点,人脸距离平均减少了0.451,在跨年龄人脸识别方向具有较好的可行性和一定的实际意义。  相似文献   
7.
针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。  相似文献   
8.
电池充电造成的电池损耗对企业运营成本影响较大,以不同SOC区间内一次充电造成的电池容量衰退成本模型估计电池损耗成本,研究了车辆途中可多次进入充电站充电的路径优化问题,在考虑运输成本、制冷成本、货损成本、充电时间成本、惩罚成本的基础上,将电动冷藏车的电池损耗成本纳入总成本最小的目标函数,并建立了线性规划数学模型。采用增加粒子间共享信息类型的改进粒子群算法对该模型进行求解。将改进粒子群算法应用于构造的算例中,得到包括充电策略在内的车辆最优路径方案和最小运营成本,结果表明充电上限为80%的车辆路径方案可得到最低的运营成本,同时与标准粒子群算法求得的计算结果进行了比较分析,证明该改进粒子群算法在求解该问题上的可行性。  相似文献   
9.
自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。  相似文献   
10.
针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络(IC-ResNet)模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件(IC)层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。  相似文献   
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