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目的:建立一种新的QuEChERS-超高效液相色谱—串联质谱(UPLC-MS/MS)检测大米中氯虫苯甲酰胺和五氟磺草胺的残留方法。方法:样品经0.2%甲酸—乙腈提取后,N-丙基乙二胺(PSA)和石墨化碳黑(GCB)填料净化,以0.2%甲酸水—乙腈为流动相梯度洗脱,经C18色谱柱分离,采用UPLC-MS/MS测定。结果:氯虫苯甲酰胺和五氟磺草胺的定量限(LOQ)均为0.004 mg/kg,方法检出限(LOD)均为0.001 mg/kg。两种待测农药在0.002~0.5 mg/L质量浓度范围内呈良好的线性关系,其相关系数均在0.993以上。在0.05,0.1,0.5 mg/kg添加水平下,两种待测农药的平均回收率为86%~110%;相对标准偏差(RSD)为1.5%~6.1%。结论:该方法高效简便、稳定性好、灵敏度高,适用于大米中氯虫苯甲酰胺和五氟磺草胺的检测。 相似文献
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时代在变,观念也在变。曾经。很多人手里拿着“匣子”(老式收音机)。后来,年轻人总爱扛个录音机。再后来,很多人耳朵里塞着耳机,腰里别着一个Walkman。现在,大街上形形色色的人们用上了MP3。未来,我们还想边走边看…… 相似文献
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Inspire(音诗派)是创新定位在中端级别的系列音箱产品,该系列产品具有良好的音质和较高的性价比等特点。本次我们试用的Inspire T7700是创新公司在不久前推出的一款7.1声道多媒体音箱。 相似文献
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代码摘要是源代码的自然语言解释,高质量的代码摘要有助于提高开发人员程序理解效率.近年来,代码自动摘要的研究集中在为方法粒度的代码片段生成摘要.然而,对于面向对象的语言,例如Java,类才是项目的基本组成单元.基于上述问题,提出一种基于分层表示和上下文增强的类摘要生成方法HRCE(hierarchical representation and context enhancement),并构建了一个包含358 992个?Java类,上下文,摘要?数据对的类摘要数据集.HRCE使用代码精简策略去除类的非关键代码,从而缩短代码长度.然后,对类的层次结构,包括类签名、属性和方法分别进行建模,获得类的语义信息和层次结构信息.此外,从项目中抽取父类的签名及摘要来刻画类在项目中依赖的上下文.实验表明,基于分层表示和上下文增强的生成模型能够表征代码的语义和层次结构,并可以从目标类的内部和外部获取信息. HRCE在BLEU,METEOR,ROUGE-L等评估指标上超过了所有基准模型. 相似文献
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将某低活性高硅尾矿经活化预处理后,分别掺入铝酸钠(SA)、偏高岭土(MK)、粉煤灰(FA)和铝酸盐水泥(AC)作为铝校正料,在碱激发剂作用下制备地聚合物;以试样的7d抗压强度为考察指标,通过正交实验对各种铝校正料对应的反应体系的原料配比进行优化;为进一步提升试样的强度性能,将在优选配比下所制备的试样进行蒸压养护;通过SEM和27Al MAS-NMR对试样的微观形貌和所含Al的空间配位状态进行表征.结果表明:未做蒸压养护时,掺MK作铝校正料所制备的优选试样的7d抗压强度最高(即为27.5 MPa),掺不同铝校正料所得优选试样对应的最佳因素水平组合各不相同,各因素对G-SA、G-MK、G-FA和G-AC体系中试样抗压强度指标的影响规律多数不一致;试样经蒸压养护后,其强度性能和微结构均有改善,且掺SA对应的优选试样的强度增长率最高;掺不同铝校正料形成的试样在微观形貌上存在差异,但都形成了稳定的具有地聚合物基本特征的三维空间网络结构. 相似文献
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Community Smell Occurrence Prediction on Multi-Granularity by Developer-Oriented Features and Process Metrics
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Community smells are sub-optimal developer community structures that hinder productivity.Prior studies performed smell prediction and provided refactoring guidelines from a top-down aspect to help community shepherds.Simultaneously,refactoring smells also requires bottom-up effort from every developer.However,supportive measures and guidelines for them are not available at a fine-grained level.Since recent work revealed developers'personalities and working states could influence community smells'emergence and variation,we build prediction models with experience,sentiment,and development process features of developers considering three smells including Organizational Silo,Lone Wolf,and Bottleneck,as well as two related classes including smelly developer and smelly quitter.We predict the five classes in the individual granularity,and we also generate forecasts for the number of smelly developers in the community granularity.The proposed models achieve F-measures ranging from 0.73 to 0.92 in individual-wide within-project,time-wise,and cross-project prediction,and mean R2 performance of 0.68 in community-wide Smelly Developer prediction.We also exploit SHAP(SHapley Additive exPlanations)to assess feature importance to explain our predictors.In conclusion,we suggest developers with heavy workload should foster more frequent communication in a straightforward and polite way to build healthier communities,and we recommend community shepherds to use the forecasting model for refactoring planning. 相似文献
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Code Smell是软件程序中存在不良设计和不良实现的征兆.正确地检测和识别Code Smell可以指导软件重构,提高软件的可用性和可靠性.通过Code Smell的度量指标,可以量化软件的设计问题.JavaScript已成为最常用的编程语言之一,类是JavaScript的设计模式,优秀类的设计体现为高内聚和低耦合.现有关于JavaScript内聚耦合的Code Smell研究均在微观的层面,即函数和语句上进行.它们可以提供程序实现的重构建议,但无法分析内聚耦合相关的软件系统设计问题.针对FE、DC和Blob这3种类的内聚耦合Code Smell,提出一种JavaScript类的内聚耦合Code Smell检测方法JS4C.该方法基于静态分析,同时适用于客户端和服务端程序.它通过遍历软件系统中所有的类,利用源程序的文本相似度特征和结构特征,识别Code Smell并检测其强度.在结构特征检测中,JS4C使用了经扩展的对象类型推断及非严格的耦合分散度度量法NSCDISP,有效地降低了解释型语言的静态分析过程中,类型信息缺失对检测产生的影响.实验通过对6个开源项目的分析表明,JS4C对内聚耦合设计问题有良好的检测效果. 相似文献
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