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1.
基于沉积物磷的连续提取法存在沉积物磷回收率低的问题,采用沉积物标准样品(GBW 07333)进行重复提取,从而确定最优的浸提次数.结果表明,二次浸提的总磷(TP)回收率从一次浸提的50.6%~59.4%增加至93.8%~95.1%,二次提取能有效提高沉积物磷的萃取率.并且将最优提取方法应用于向家坝水库采集的实际样品,实验表明仍有较好的提取效果,证明了该方法的可行性和合理性. 相似文献
3.
目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
4.
电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。 相似文献
5.
电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy, SIFS),充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块(Stage attention module,SAM)聚焦电力线特征,从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明,该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。 相似文献
6.
7.
为了开展坛紫菜高值化加工利用,以坛紫菜为原料、蛋白质提取率为评价指标,通过考察提取溶剂、超声时间和功率、料液比、pH等单因素实验、正交试验设计优化超声波提取工艺,对其等电点、乳化性、起泡性等基础特性进行分析,并进行抗氧化活性测定。结果表明,在超声全程时间50 min、超声功率1350 W条件下,坛紫菜蛋白质提取率为60.98%±1.01%。同时通过对所提取的坛紫菜蛋白质特性分析结果显示,坛紫菜蛋白质的等电点为4.5,在等电点附近,坛紫菜蛋白质有较好的泡沫稳定性,可达80.84%±2.95%;抗氧化测定结果显示,坛紫菜蛋白质在5~50 mg/mL范围内具有较强的抗氧化活性,浓度为50 mg/mL时,总抗氧化能力为2.89±0.09 U/mL,ABTS+自由基清除能力相当于0.83±0.08 mmol/L Trolox,DPPH清除率在10 mg/mL时达到68.04%±0.73%。该研究可以为坛紫菜资源的开发利用提供一定的理论依据和技术支持。 相似文献
8.
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