分子筛辅助人参须根粉快速制备人参皂苷Rg5的工艺研究

利用多功能改进型索氏提取器为提取工具,以人参须根粉为原料,盐酸为催化剂,分子筛辅助下高效制备了稀有人参皂苷Rg5,并通过单因素实验优化了工艺条件。实验结果表明：当以30 mL的甲醇为溶剂、加入0.3 g 4 A分子筛、于65 ℃提取4 h时,人参总皂苷的提取率达到10.2%,稀有人参皂苷Rg5的得率达到3.20%,与传统索氏提取器相比可以显著提高人参皂苷Rg5的制备效率。分子筛辅助下利用多功能改进型索氏提取器从人参须根粉提取制备稀有人参皂苷Rg5,不仅得率较高,而且操作简单快捷,是一种快速制备人参皂苷Rg5的工艺方法。     

基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。     

深度学习的人体图像半自动标注系统

针对目前数据标注过于依赖硬件、手动数据标注效率低下的问题,提出了基于深度学习的人体图像半自动标注系统.系统通过对算法进行改进,增加人体关键点个数进行特征提取和加入运动信息的约束,提高了视频分阶段标注的准确率.使用真实数据集仿真实验证明了通过深度学习算法进行数据标注的可行性,并且使用半自动标注的速度快、准确率高.     

优化电力营商环境的问题及策略研究

适应当前社会经济发展及用电客户对营商环境的高要求,加速电力企业的服务模式转型,提升客户办电与用电的感知度,本文首先明确优化电力营商环境的必要性,剖析电力营商环境发展现状,通过分析电力营商环境优化过程中存在的协同不足、创新不足及可视化不足等问题,细化提出从组织结构、内部协同方面强化组织协同力度,从差异化服务、政企服务及网格化服务方面创新客户服务模式,从信息资源共享及资讯透明方面打造资源信息可视化,全面促进电力服务向精准化、差异化、智能化转型升级,提升"获得电力"指标及客户服务满意度,着力优化电力营商环境的"硬实力"与"软实力".     

大学英语四级考试对职业院校学生英语学习反拨效应研究

本文以成都一所职业学院参加大学英语四级考试(CET-4)的学生为研究对象,采用问卷调查和访谈的形式探讨CET-4对职业院校学生英语学习造成的反拨效应.研究表明,学生普遍认同CET-4的相关测试性质,CET-4对学生产生的正面反拨效应远远超过负面反拨效应.同时研究表明,学生在备考过程中存在着一定的问题,例如对测试评分标准认识不足、缺乏良好的学习习惯等.     

电力隧道断面选型与机械化施工

随着我国城市的不断发展,城市供电主网和配网的敷设方式发生了巨大的变化.传统的以架空线路电能输送方式正快速向地下电缆的敷设方式转变.相对于公路隧道、铁路隧道等,目前的电力隧道截面选型通常按敷设电缆的规模和运检方式来确定,截面型式多样,很少从机械化施工的角度来确定断面尺寸.本文提出从两方面扩大电力隧道机械化施工:一种方式是通过改变隧道断面形式,减少断面尺寸种类,结合现有机械设备尺寸归并出几个适用范围广的隧道断面尺寸;另一种方式是鼓励设备厂家研发出适用于电力隧道特点的机械设备.     

欠驱动异构式下肢康复机器人动力学分析及参数优化

针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人. 欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练. 建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数. 根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比. 实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性.     

基于GWO-SVM的下肢假肢穿戴者骑行相位识别

针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型. 建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号. 应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理. 在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入. 为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化. 通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型.     

基于样本熵与时频分析的手部抓握运动意图预测

针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略.     

云南省白族和哈尼族婴幼儿膳食营养状况及生长发育的调查分析与评价

对云南省剑川县、墨江县的600名6 ～ 24个月龄婴幼儿进行膳食及健康调查,评价两地婴幼儿的生长发育情况,为当地卫生机构普及营养知识和少数民族营养支持计划提供数据支持.采用外科体检和膳食营养调查同步进行的方法对剑川白族和墨江县哈尼族6～24月龄婴幼儿膳食摄入状况及身体发育指标进行调查,并与参考文献中的其他地区同龄进行纵向比较,综合评价两地婴幼儿的健康发育状况.两地6～24月龄婴幼儿的营养摄入低于国家推荐量,并且生长发育指标低于城区的婴幼儿,剑川白族婴幼儿发育指标好于墨江哈尼族婴幼儿发育指标.剑川、墨江等地区的婴幼儿营养及身体发育指标偏低,婴幼儿营养摄入和发育状况均堪忧,有必要加强科学指导和管理,并进行营养包支持.