简介：本文建立了在同一液相色谱条件下测定混制剂中2甲4氯、莠去津和莠灭净含量的方法。本方法采用XTerraRP18柱,用甲醇-乙酸溶液（50：50体积比）为流动相,在检测波长210nm下,外标法对试样中的2甲4氯、莠去津和莠灭净进行定量分析。分析结果表明2甲4氯、莠去津和莠灭净的线性相关系数分别为0.9995、0.9993、0.9994;标准偏差分别为0.037、0.085、0.069;变异系数分别为0.48%、0.79%、0.43%;平均回收率分别为98.51%、102.60%、99.09%。

简介：本文阐述了用超声波短时作用来处理水样,从而找到更科学地计数水体中微囊藻细胞数的方法。并通过实验进一步研究了超声波频率和作用时间对处理效果的影响。

简介：本文简要介绍最近研制的普及型数字减影血管造影系统,该系统用普通微机及数字图象存储处理器实现数字减影血管造影。文中对系统的硬件组成,双帧造影图象存储处理器及其电路逻辑框图作了论述,同时对系统的软件结构与功能做简要的介绍。

简介：车辆振动对于驾驶员的疲劳、健康和安全有着重大影响,尤其对于商业车辆和重型车辆,例如公交车、长途汽车、建筑机械、卡车和挖掘机等.因驾驶员往往处于多自由度的振动环境,而且可能需要每天待在驾驶室内超过8h.为减少驾驶员疲劳、增加安全性,车辆座椅系统需要有好的减振性能,以提供驾乘舒适性.通过对车辆座椅悬架减振系统研究的相关文献进行梳理、分类,从而探究目前学术界对该领的研究热点与深度,并对未来的研究提供建议.

简介：在结构光三维测量系统中,由于投射光不均匀,待测物体自身反射率变化,环境照明引入光分布偏差,参考平面上的待测物体条纹光不均匀,偏离了理想光分布模型,产生了噪声,以致增加了三维重建的难度.为此,本研究提出一种新的算法,对采集的条纹图进行预处理,通过相移法提取相位,设置合适阈值,提取出待测物体的轮廓信息,能更加精确提取噪声区域,对噪声范围内的误差像素取其邻域的误差像素的灰度值均值替换该像素的数值.结果表明,本算法能很好地降低噪声带来的误差,降低了三维重建的难度,对处理后的相位图进行重建,其精度达到98.32%.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.