基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

离子色谱仪测定水中阴离子的实验研究

离子色谱的应用,改变了实验室中人工滴定、比色等最原始的分析方法,已经成为水质监测中的重要手段。充分发挥了使用试剂少,检测灵敏度高,多项目检出限低,能同时测定多组分的优点。针对氯化物、硝酸盐氮和硫酸盐三个检测项目进行传统化学方法和离子色谱法间的比对。根据实际情况,在保证数据精确和仪器的正常安全使用基础上,讨论通过改变淋洗液的浓度,减少阴离子的保留时间,以提高工作效率。     

醇酸树脂及其涂料

<正>201504001亚麻仁油醇酸树脂涂料的制备及表征[刊,英]/Iseri-Caglar,Dondu等//Progress in Organic Coatings,2014,77(1).-81~86通过脂肪油、多元醇、多元酸制备的醇酸树脂在涂料工业中应用广泛,综合性能如干燥时间、贮存性能、涂膜外观等性能良好,而且维护简便,经济实用。本研     

不同骨料体积率的轻混凝土损伤-断裂分析

利用三点弯曲梁试验,对不同骨料体积率的轻骨料混凝土进行了断裂试验研究;同时,将混凝土损伤模块和随机骨料投放模块植入基于耦合判据(Coupled Criterion)的有限断裂模型中,首次应用于轻骨料混凝土断裂的数值模拟中。结果表明:该模型能够有效的模拟荷载-位移曲线的全过程,并且同时描述材料的损伤和断裂,同时预测裂纹的萌生与传播;通过能量分析,得出损伤能与断裂能随轻骨料体积率变化的规律。     

大“疫”面前勇担当——记奋战在新冠肺炎疫情防控一线的消防救援队伍指战员

从烈焰滚滚的火场,到没有硝烟的战场;从抢险救援的一线,到抗击病魔的“疫线”,面对突如其来的新冠肺炎疫情和春节火灾防控“双重压力”,全国消防救援指战员与时间赛跑,争分夺秒、积极投入,做到守土有责、守土担责、守土尽责。他们日夜奋战、迎难而上的作风,让人感动;他们无私奉献、顽强拼搏的精神,催人奋进。     

基于SOP的核电厂数字化主控室操纵员监视行为可靠性研究

针对数字化后主控室操纵员执行规程时不同数字化特征下的监视任务的失误率和平均执行时间进行实验研究。通过电厂实地考察、操纵员访谈,进而设计相关仿真实验。实验结果显示:颜色类监视失误概率为1.71×10~(-3),数字类监视失误概率为1.57×10~(-3),但监视目标物理形态对监视失误率没有显著影响;二类任务越复杂(导航次数越多),平均执行时间越大,导航次数为3次时显著小于1次和2次时的监视失误率;不同监视目标数量下的监视失误率及平均执行时间结果差异显著,监视目标数量越多,监视失误率越大,平均执行时间越长,即监视可靠性越低。     

高效参加在线活动的5种方法

随着技术的进步,在线活动越来越普遍。受新冠肺炎疫情影响,差不多大半年来,越来越多的学术会议、项目研讨会、论坛、工作会议、培训和工作坊都变成了在线活动。这不,AECT、ISTE、GCCCE、FETC、VARTEL、GET2020全球教育科技大会,一系列大型的国际会议纷纷变成了在线活动。坐在家里书房的工作台前,参加全球性的国际学术会议,可以说是一种新的常态了。那么,新的问题来了,到底怎么参加在线活动?或者说,在参加在线学术会议的时候,可以有哪些策略、技巧和方法,能使参加在线活动的收益最大?     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

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