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利用大别山藜蒿资源开发一种具有抗氧化活性的混合型藜蒿醋饮。采用正交试验优化了藜蒿醋饮的工艺配方,并通过测定藜蒿醋饮和4种市售苹果醋的总抗氧化能力和绿原酸、总黄酮、维生素C抗氧化成分含量,对藜蒿醋饮的抗氧化活性进行了分析。结果表明,藜蒿醋饮的最佳工艺配方为藜蒿醋原液2%、藜蒿汁40%、白砂糖5%、柠檬酸0.3%、柠檬酸钠0.3%。在此工艺条件下,所得藜蒿醋饮具有藜蒿清香,绿原酸含量为(28.05±0.83) μg/mL,总黄酮含量为(20.41±4.38) μg/mL,VC含量为(77.93±15.79) μg/mL,其总抗氧化能力是4种市售苹果醋产品的6.5~14.1倍,具有良好的抗氧化活性。 相似文献
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以新型浮选药剂水杨羟肟酸为研究对象,采用O3 氧化处理模拟选矿废水中的水杨羟肟 酸,并通过紫外光谱、红外光谱、高效液相色谱对水杨羟肟酸可能的降解途径进行分析推断。 结 果表明,O3 对水杨羟肟酸有较好去除效果。 当初始水杨羟肟酸浓度为50mg/L、pH值为8、O3 浓 度为1*3mg/L时,反应15min,水杨羟肟酸去除效率大于90 %,但矿化率仅为19*99 %;根据中 间产物检测结果推断,其降解途径为:水杨羟肟酸→水杨酸+羟胺→邻苯二酚→顺丁烯二酸→小 分子有机酸+二氧化碳+水。 相似文献
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根据过去三年的调查研究,湖北星斗山自然保护区共有藓类植物26科68属191种7变种,其中种数较多的科主要有青藓科,曲尾藓科,丛藓科等.星斗山自然保护区藓类植物的区系地理成分可划分为9类,其中以东亚成分(40.35%)和北温带成分(19.88%)为主,热带亚洲成分(18.71%),表明了星斗山自然保护区是热带、亚热带成分向北扩展和北温带成分向南渗透的过渡地带. 相似文献
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在单因素实验结果的基础上,设计L9(33)正交实验,确定了既能去除马蹄皮,同时又能提取马蹄皮红色素的最佳方案。实验证明:温度80℃,NaOH的浓度为2mol/L,去皮时间20min,色素浸提总时间75min时,马蹄去皮与红色素提取具有最佳的综合效果。本研究为马蹄的综合开发利用提供了科学的依据。 相似文献
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近年来, 深度学习在计算机视觉领域的应用取得了突破性进展, 但基于深度学习的视频多目标跟踪(Multiple object tracking, MOT)研究却相对甚少, 而鲁棒的关联模型设计是基于检测的多目标跟踪方法的核心.本文提出一种基于深度神经网络和度量学习的关联模型:采用行人再识别(Person re-identification, Re-ID)领域中广泛使用的度量学习技术和卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)设计目标外观模型, 即利用三元组损失函数设计一个三通道卷积神经网络, 提取更具判别性的外观特征构建目标外观相似度; 再结合运动模型计算轨迹片间的关联概率.在关联策略上, 采用匈牙利算法, 首先以逐帧关联方式得到短小可靠的轨迹片集合, 再通过自适应时间滑动窗机制多级关联, 输出各目标最终轨迹.在2DMOT2015、MOT16公开数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性, 与当前一些主流算法相比较, 本文方法取得了相当或者领先的跟踪效果. 相似文献
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行人重识别是计算机视觉领域一个重要的研究方向。近年来,随着视频监控需求的日益增长,基于视频序列的行人重识别研究受到了广泛的关注。典型的视频序列行人重识别系统由三部分构成:图片特征提取器(例如卷积神经网络)、提取时域信息的时域模型、损失函数。在固定特征提取器和损失函数的前提下,研究不同时域模型对视频行人重识别算法性能的影响,包括时域池化、时域注意力、循环神经网络。在Mars数据集上的实验结果表明:与基于图像的行人重识别基准算法相比,采用时域池化模型、时间注意力模型可以有效改善识别精度,但采用循环神经网络后识别效果比基准算法有所下降。 相似文献
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基于检测的目标跟踪方法目前在计算机视觉领域受到了广泛的关注,这类方法通过训练判别分类器将目标对象从背景中分离出来;分类器的训练是根据当前的跟踪状态从当前帧中提取正负样本来进行,但训练样本的不准确将导致分类器退化产生漂移。该文提出一种能够有效克服目标漂移的跟踪算法,采用检测器和跟踪器相结合的框架,利用中值流算法作为跟踪器,提高跟踪点的可靠性;级联若干个随机蕨弱分类器构成强分类器作为检测器;用在线多示例学习方法更新检测器,提高检测精度;最后将检测器、跟踪器的结果相融合得到最终的目标位置。实验结果表明,与其它方法相比,该方法对目标漂移有更强的鲁棒性。 相似文献