基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于迁移理论提升大学物理实验教学质量的探索与实践

为有效提高大学物理实验课程的教学质量,本文提出了基于迁移理论的教学方法.该方法利用肖像式结构原则进行课前预习,构建良好的知识体系进行课前认知和态度迁移,在教学过程中通过探究式教学提高迁移效率,并通过课后反思和拓展来巩固迁移效果.实践表明,这一模式可以充分实现迁移理论在教学中的优势,加强学生思维的活跃性,使学生的实验过程从机械性的简单重复走向深度理解,最终增强学生的学习能力和创新能力。     

预热超声对菠萝蜜种子分离蛋白起泡性及结构的影响

采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白（Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI）起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%（P<0.05）,高于600 W（45.25%）和60℃（29.64%）。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高（P>0.05）。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性（H0）提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV（P<0.05）。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。     

Sc、Ce掺杂CrSi2的电子结构与光学性质的第一性原理

采用基于密度泛函理论的第一性原理赝势平面波方法对Sc、Ce单掺和共掺后CrSi₂的几何结构、电子结构、复介电函数、吸收系数和光电导率进行了计算。结果表明:Sc、Ce掺杂CrSi₂的晶格常数增大,带隙变小。本征CrSi₂的带隙为0.386 eV,Sc、Ce单掺及共掺CrSi₂的禁带宽度分别减小至0.245 eV、0.232 eV、0.198 eV,费米能级均向低能区移动进入价带。由于Sc的3d态电子和Ce的4f态电子的影响,Sc、Ce掺杂的CrSi₂在导带下方出现了杂质能级。掺杂后的CrSi₂介电函数虚部第一介电峰峰值增加且向低能方向移动,说明Sc、Ce掺杂使得CrSi₂在低能区的光跃迁强度增强,Sc-Ce共掺时更明显。Sc、Ce掺杂的CrSi₂吸收边在低能方向发生红移,在能量大于21.6 eV特别是在位于31.3 eV的较高能量附近,本征CrSi₂几乎不吸收光子,Sc单掺和Sc-Ce共掺CrSi₂吸收光子的能力有所增强,并在E=31.3 eV附近形成了第二吸收峰。说明掺杂Sc、Ce改善了CrSi₂对红外和较高能区光子的吸收。在小于3.91 eV的低能区掺杂后的CrSi₂光电导率增加。在20.01 eV<E<34.21 eV时,本征CrSi₂光电导率为零,但Sc、Ce掺杂后的体系不为零,掺杂拓宽了CrSi₂的光响应范围。研究结果为CrSi₂基光电器件的应用与设计提供了理论依据。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

Y掺杂WS2二维材料的第一性原理研究

WS₂由于其优异的物理和光电性质引起了广泛关注。本研究基于第一性原理计算方法,探索了本征单层WS₂及不同浓度W原子替位钇(Y)掺杂WS₂的电子结构和光学特性。结果表明本征单层WS₂为带隙1.814 eV的直接带隙半导体。进行4%浓度(原子数分数)的Y原子掺杂后,带隙减小为1.508 eV,依旧保持着直接带隙的特性,随着Y掺杂浓度的不断增大,掺杂WS₂带隙进一步减小,当浓度达到25%时,能带结构转变为0.658 eV的间接带隙,WS₂表现出磁性。适量浓度的掺杂可以提高材料的导电性能,且掺杂浓度增大时,体系依旧保持着透明性并且在红外光和可见光区对光子的吸收能力、材料的介电性能都有着显著提高。本文为WS₂二维材料相关光电器件的研究提供了理论依据。     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

发光铱(Ⅲ)配合物抗肿瘤活性研究及应用

铱(Ⅲ)配合物因其发光量子产率高且波长易调控、发光寿命长和光稳定性好的特点,在发光材料领域备受关注。铱(Ⅲ)配合物细胞渗透能力强,能靶向多种细胞组织并影响其结构和功能,表现出独特的抗肿瘤活性,是目前金属抗肿瘤药物特别是PDT光敏剂方向的研究热点。本文重点关注铱(Ⅲ)配合物的结构对其发光性能与抗肿瘤性能的影响,综述了近期铱(Ⅲ)配合物在生物成像、探针与传感、抗肿瘤诊疗等领域的研究进展,并对目前研究中存在的问题及其应用前景进行探讨和展望。