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针对提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像识别方向的训练速度和识别准确率进行了研究.从BN(batch normalization)着手,通过新增参数对BN的仿射变换进行具体调节,并提出一种改进型的BN——BNalpha.除去带有某些特定结构的神经网络,相对于原始的BN,BNalpha可以在不增加运算复杂度的前提下,提升神经网络的训练速度和识别准确度.通过对BN仿射变换的参数进行分析和对比,尝试解释BN在网络中的运行机理,并以此说明BNalpha相对于BN的改进为何生效.最后通过CIFAR-10和CIFAR-100数据集以及不同类型的卷积神经网络结构对BNalpha和BN进行对比实验分析,实验结果表明BNalpha能够进一步提升训练速度和识别准确度. 相似文献
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目的:建立人血浆中利巴韦林的HPLC-MS分析方法, 用以测定18 名健康男性受试者舌下含服不同厂家的利巴韦林含片后的血药浓度, 估算受试制剂和参比制剂的药动学参数, 评价两种制剂是否生物等效。方法:采用双周期随机交叉试验设计。分别给予18 名男性健康受试者试验制剂或参比制剂80 mg, 采集静脉血样, 血浆样品去蛋白后用HPLC/MS/MS 法检测药物浓度。计算药动学参数, 判定两制剂是否生物等效。结果:测定利巴韦林的线性范围为2 ~ 500 ng/mL (r2 为0.9944), 平均回收率>90 %, 日内RSD 和日间RSD 均<10 %。测得血浆中两种制剂的利巴韦林的主要药代动力学参数tmax 、Cmax 、t 1/2 、AUC0 -72 和AUC0→∞分别为:(1.1 ±0.5) 、(1.1 ±0.4) h, (249±89) 、(232 ±65) ng/mL, (34 ±11) 、(34 ±11) h,(2828 ±1215) 、(2685 ±1096) ng。h。mL-1, (3600 ±1568) 、(3416 ±1379) ng。h。mL-1 。以AUC0 -72 计算, 利巴韦林含片的相对生物利用度平均为(106±16) %。结论:本方法更简便、准确, 灵敏度得到很大提高。两种制剂的利巴韦林药代动力学参数无统计学差异, 具有生物等效性。 相似文献
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在介绍数字频率合成锁相环的基础上,详细分析了此环路对其鉴相器输出端具有特殊性质的寄生信号的抑制。证明此环路的输出寄生噪声抑制比是比较理想的。 相似文献
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能源消费增加促使绿色能源开发成为趋势,同时推动能源存储系统快速发展,超级电容器以高功率密度和长循环寿命的优势得到广泛关注,其中电容炭材料逐渐成为研究热点。用来源广泛、有可再生性、价格低廉、绿色环保的生物质制备超级电容器用多孔炭材料,在开发绿色能源的同时解决了能源存储问题。多孔炭材料结构调控与性能完善是提高超级电容器性能的重要途径之一。综述了生物质衍生多孔炭材料及其在超级电容器领域的应用,按原料来源(植物、动物和微生物)及材料维度(0D、1D、2D和3D)的分类体系,多孔炭材料制备方法及技术现状。将多孔炭的制备分为炭化和活化,简述了炭化与活化机理、活化方式选择和常见活化剂特性,但生物质衍生多孔炭材料制备过程中影响因素多,且性能不及传统煤基碳材料,需进行多方面设计优化,包括选择生物质前驱体、合理使用炭化技术、调控活化过程各影响因素和选择改性过程中掺杂物等。基于在超级电容器领域的应用需求,重点探讨生物质多孔炭材料优化方式,包括孔结构调控、表面元素掺杂及与石墨烯复合形成新型炭材料等。梳理多孔炭材料用于超级电容器中时的难题与重点,通过寻找多孔炭材料在高比表面积、均匀孔隙分布和高导电性3方面的最优... 相似文献
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TiO2是一种半导体材料,具有优异的光催化活性,良好的稳定性和较低的成本,但存在禁带宽度大,生电子-空穴易复合等缺点。生物炭因具有疏松多孔的结构、比表面积大,表面官能团丰富易修饰等特点而成为性能优异的载体材料。两者结合得到的TiO2/生物炭复合材料表现出了良好的可见光响应性、优异的电子传输能力、吸附能力强、电子-空穴复合少等优势,在水污染处理方面有着广阔的应用前景。本文综述了TiO2/生物炭复合材料的制备及改性的方法,阐述了复合材料所表现的协同效应及光催化机理,归纳总结了目前TiO2/生物炭复合材料在处理不同污染物的应用,并展望了TiO2/生物炭复合材料的发展前景和方向。 相似文献
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