改进RetinaFace的自然场景口罩佩戴检测算法

新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传播。提出了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法，对RetinaFace算法进行了改进，增加了人脸口罩佩戴检测任务，优化了损失函数。在特征金字塔网络中引入了一种改进的自注意力机制，增强了特征图的表达能力。建立了包含3 000张图片的数据集，并进行手工标注，用于网络训练。实验结果表明该算法可以有效进行口罩佩戴检测，在自然场景视频中也取得了不错的检测效果。     

水热法制备BiVO_4及其光催化性能研究

采用水热反应法并改变反应条件制备不同形貌和晶体结构的BiVO4可见光催化剂,并探讨不同形貌BiVO4的形成机制及其光催化活性的影响因素。借助X-射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）及固体紫外-可见漫反射光谱（DRS）对产品进行表征,并在可见光（λ〉420 nm）照射下考察其降解亚甲基蓝（MB）的光催化性能。结果表明,高温更有利于单斜型钒酸铋的生成,反应初始pH值对钒酸铋的形貌影响较大。反应过程中,前驱液中的颗粒通过溶解再结晶、定向聚集自组装、熟化过程最终形成不同形貌的钒酸铋颗粒。钒酸铋的光催化降解速率主要受其晶粒粒径和晶体微观应变的影响,晶粒粒径越大,微观应变越小,结晶度越好,降解速率越高。     

关于样品接收对样品检验数据造成影响的注意事项

因为现今检验机构样品数量激增,人们要求检验数据的准确可靠,本文从长期的样品接收工作中总结了几点样品接收会对检验数据产生影响的注意事项。     

五菱乐驰轿车空档滑行怠速挂速的维修案例

结合大量维修实例,从不同角度诠释目前轿车普遍存在的车辆怠速时怠速过高或不稳的故障现象及原因,提出可行的解决方案。通过实际验证,证明这些方案能够快速地解决此类故障,为车辆其他方面的维修提供一个很好的借鉴。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定煤灰成分研究

采用电感耦合等离子体发射光谱法测试煤灰中9种常量元素,提出了标准溶液和标准灰样两种工作曲线测定方法,对两种方法的检出限、重复性(精密度)、准确度比较的结果显示,由于后者与待测样品有相似的主体或成分特性,减少了因主体成分差异引起的谱线干扰等带来的系统误差,因此在准确度和精密度上更有优势,更适合于煤灰成分的测定。     

含铋光催化材料的研究进展

含铋光催化材料因其能吸收可见光、催化活性高而具有广阔的应用前景。本文主要回顾了含铋光催化材料近年来的研究概况,详细介绍了铋氧化物、卤氧化铋及钛酸铋、钨酸铋、钒酸铋、钼酸铋、铁酸铋等光催化剂的结构、制备和光催化性能,重点对光催化性能的改进方法进行了综述,包括制备方法的改良、催化剂的掺杂改性及复合催化剂的制备等;最后针对进一步提高光催化剂整体性能、实现工业化应用两点,提出了未来可以利用多元元素掺杂、多元半导体复合进行改性和负载于某些载体制备整体催化剂进行改良的观点。     

正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的Mg掺杂及电化学性能

为提高正极材料LiNi_1/3Co_1/3Mn_1/3O₂的循环性能, 采用氢氧化物共沉淀法对前驱体进行Mg掺杂, 再经过混锂、球磨、高温煅烧后, 分别对掺杂与未掺杂的正极材料进行了XRD、SEM及电化学性能的比较.研究结果表明:掺杂与未掺杂的正极材料都为标准的α-NaFeO₂型层状结构, 粒度大小无明显变化; 对于掺杂量为0.03与未掺杂的正极材料, 首轮放电比容量分别为138.2 mAh/g和145.3 mAh/g; 而循环50轮的放电比容量则分别为131.1 mAh/g和119.5 mAh/g.由此可见, 通过Mg掺杂, 正极材料的首轮放电比容量虽有少量降低, 而循环性能却有明显增强.      

红外测硫仪在煤质分析中的应用

主要介绍红外测硫仪的原理及其应用总结.通过实验表明,高温燃烧红外吸收法测定煤中全硫可满足国家标准方法要求,而且红外测硫仪分析速度快捷,日常维护简便.     

脂肪酸水解法与哥特里-罗紫法对植物蛋白饮料中脂肪测定的比较

在检测中发现植物蛋白饮料中的脂肪含量的测定采用哥特里-罗紫法与脂肪酸水解法,其结果相差甚远.于是对几种不同的植物蛋白饮料分别采取两种不同的方法进行了脂肪含量的测定,并进行了结果讨论.     

TGBA优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断

针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了 一种基于 TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断方法(TGBA-KELM).首先,建立光伏阵列故障仿真模型,提取光伏阵列故障特征参数;其次,引入Tent映射和高斯扰动策略对蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行改进,增加种群多样性,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力;再次,利用改进后的蝙蝠算法优化KELM的正则化系数和核函数参数,建立最优的故障诊断模型;最后,采用光伏阵列硬件实验平台收集的故障数据验证了 TGBA-KELM算法的准确性和有效性,并与 ELM(Extreme Learning Machine,ELM)、KELM、BA-KELM、TGBA-ELM、BP(back prop-agation)算法对比,实验结果表明,TGBA-KELM具有更高的故障诊断准确率,可用于光伏阵列故障诊断.