网络监督数据下的细粒度图像识别综述

细粒度图像识别旨在对某一传统语义类别下细粒度级别的不同子类类别进行视觉识别,在智慧新经济和工业物联网等领域（如智慧城市、公共安全、生态保护、农业生产与安全保障）具有重要的科学意义和应用价值。细粒度图像识别在深度学习的助力下取得了长足进步,但其对大规模优质细粒度图像数据的依赖成为制约细粒度图像识别推广和普及的瓶颈。随着互联网和大数据的快速发展,网络监督图像数据作为免费的数据来源成为缓解深度学习对大数据依赖的可行解决方案,如何有效利用网络监督数据成为提升细粒度图像识别推广性和泛化性的热门课题。本文围绕细粒度图像识别主题,以网络监督数据下的细粒度识别为重点,先后对细粒度识别数据集、传统细粒度识别方法、网络监督下细粒度识别特点与方法进行介绍,并回顾了全球首届网络监督下的细粒度图像识别竞赛的相关情况及冠军解决方案。最后,在上述内容基础上总结和讨论了该领域的未来发展趋势。     

小学生人格特质、学习策略与英语学业成就的相关性研究

本文采用根据五大人格特质改编的量表及语言学习策略问卷调查了408名小学生的人格特质与学习策略.在分析小学生人格与策略使用概况的基础上,对其人格特质、学习策略和英语学业成就作了相关性分析.研究发现:小学生最典型的人格特质是严谨自律性;小学生的总体学习策略使用频率不高;人格特质、学习策略与英语学业成就存在不同程度的相关性.最后文章指出了本研究结果给小学英语教学带来的一些启示.     

水产品中丁香酚的残留风险评估研究进展

水产品质量安全与人们的日常生活息息相关。随着高密度养殖渔业的发展,水产品受到不同程度的药物污染,其中麻醉剂残留问题已经得到人们越来越多的关注。丁香酚是水产养殖业中广泛使用的一种麻醉剂。丁香酚作用于水产品后,不仅起到麻醉效果,同时也会在水产品体内蓄积,影响到水产品的食用安全。目前国内对丁香酚在水产品中残留的风险评估仍显不足。本文从危害识别、危害特征描述、暴露评估和风险特征描述方面综述了丁香酚在水产品中残留的风险评估研究进展,以期为水产品的质量安全监管提供依据。     

3-氨基苯甲酸乙酯的电喷雾正离子质谱裂解规律

目的采用电喷雾电离串联质谱(ESI-MS/MS),对3-氨基苯甲酸乙酯在正离子模式下的裂解途径进行分析研究。方法通过ESI电离产生准分子离子[M+H]+,并对[M+H]+进行碰撞诱导解离(CID)获得3-氨基苯甲酸乙酯的二级质谱图。结果在CID模式下,3-氨基苯甲酸乙酯主要产生m/z 138、m/z 94和m/z 77三个碎片离子。通过解析3-氨基苯甲酸乙酯二级质谱图得到其裂解途径信息:3-氨基苯甲酸乙酯首先断裂苯环C1位支链上的乙氧基丢失一个乙烯生成特征碎片离子m/z 138,然后断裂苯环C1位支链上酯基丢失一个CO2生成特征碎片离子m/z 94,继续断裂C3位上C-N键丢失一个NH3并生成特征碎片离子m/z 77。结论 本研究所提出的3-氨基苯甲酸乙酯的电喷雾质谱裂解规律,为其在水产品体内代谢物质的鉴别提供参考依据。