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水性聚氨酯胶粘剂的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
随着人们生活水平的提高和环保意识的增强,水性聚氨酯胶粘剂必然将取代溶剂型聚氨酯胶粘剂。论文综述了水性聚氨酯胶粘剂的制备方法、优点及存在的不足、改性方法及效果。最后对水性聚氨酯胶粘剂的发展现状进行了分析,并对其发展趋势进行了展望。 相似文献
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探究乙醇作用下活性氧调控小白菜叶绿素降解的机理。采用0、500、750和1 000μL/L的乙醇对小白菜进行熏蒸处理,对其活性氧清除能力、活性氧、膜损伤和色泽进行检测。结果表明,750μL/L处理组通过增强超氧化物歧化酶、过氧化氢酶、抗坏血酸过氧化物酶及过氧化物酶的活性和延缓抗坏血酸、还原型谷胱甘肽含量的消耗来提高活性氧清除能力,从而抑制超氧阴离子产生速率,维持活性氧产生——清除平衡,继而减缓丙二醛含量和相对电导率的上升,降低活性氧对机体的膜伤害,最终维持较高的叶绿素含量和较低的色差L*、a*、b*值,达到最佳护绿效果。与750μL/L处理组相比,500μL/L处理组护绿效果稍弱,1 000μL/L处理组会加速小白菜的黄化褪绿。 相似文献
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深度域适应综述: 一般情况与复杂情况 总被引:4,自引:3,他引:4
信息时代产生的大量数据使机器学习技术成功地应用于许多领域. 大多数机器学习技术需要满足训练集与测试集独立同分布的假设, 但在实际应用中这个假设很难满足. 域适应是一种在训练集和测试集不满足独立同分布条件下的机器学习技术. 一般情况下的域适应只适用于源域目标域特征空间与标签空间都相同的情况, 然而实际上这个条件很难满足. 为了增强域适应技术的适用性, 复杂情况下的域适应逐渐成为研究热点, 其中标签空间不一致和复杂目标域情况下的域适应技术是近年来的新兴方向. 随着深度学习技术的崛起, 深度域适应已经成为域适应研究领域中的主流方法. 本文对一般情况与复杂情况下的深度域适应的研究进展进行综述, 对其缺点进行总结, 并对其未来的发展趋势进行预测. 首先对迁移学习相关概念进行介绍, 然后分别对一般情况与复杂情况下的域适应、域适应技术的应用以及域适应方法性能的实验结果进行综述, 最后对域适应领域的未来发展趋势进行展望并对全文内容进行总结. 相似文献