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1.
以AgNO_3、KBr、Na_2HPO_4和碳球(CSs)为原料,通过共沉淀法制备了高活性的AgBr-Ag_3PO_4-CSs三元复合光催化剂。利用X射线衍射、场发射扫描电子显微镜、紫外-可见漫反射光谱和X射线光电子能谱等对复合催化剂的结构、形貌、光吸收范围及价态进行了表征,通过可见光下降解罗丹明B(RhB)和苯酚对复合催化剂的性能进行了考察。结果表明:以CSs为载体,将AgBr和Ag_3PO_4负载在CSs上,当n(AgBr):n(Ag_3PO_4)=4:100时,所得的4%AgBr-Ag_3PO_4-CSs复合催化剂光催化效果最佳,可见光照50 min时,对RhB的降解率达到99.3%;光照60 min时,降解率达到99.5%,几乎降解完全。对苯酚也具有超强的降解能力,捕获剂实验表明空穴为主要活性物种,并且所制备的复合光催化剂循环使用5次后时仍具有较高的光催化活性。 相似文献
3.
针对行人进行检测与统计的问题进行分析和研究,提出一种基于深度学习的方法。首先分析YOLOv4算法的优越性,并使用监控下获取的行人图像和YOLOv4算法,训练出深度学习模型。再在监控下进行实时行人检测和统计,针对部分实验结果精度较小的问题,采用光流法进行改进。改进后的检测速度以及检测精度基本满足行人检测和计数的需求。 相似文献
4.
实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献
5.
6.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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9.
10.
辉绿岩属于钙碱性岩类,由于其化学成分比较稳定,加之矿物结晶颗粒细小,熔点低,故在建材、化工等行业中具有很高的使用价值。 1.辉绿岩铸石板材主要用于化工厂。由于化工厂经常使用硫酸,故可采用此板材作为金属反应器皿的衬里。 相似文献