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1.
卷积神经网络的语义分割模型未有效利用特征权重信息,导致在医学图像复杂场景中分割边界出现欠分割现象。针对该问题,基于融合自适应加权聚合策略提出一种改进的U-Net++网络,并将其应用于电子计算机断层扫描影像肺结节分割。该模型首先在卷积神经网络中提取出不同深度特征语义级别的信息,再结合权重聚合模块,自适应地学习各层特征的权重,然后将学习得到的权重加载到各个特征层上采样得到的分割图以得到最终的分割结果。在LIDC数据集和重庆大学附属肿瘤医院肺部电子计算机断层扫描数据集上进行了分割实验,所提方法的交叉比在两个数据集上分别可达到80.59%和87.40%、骰子系数分别可达到88.23%和90.83%。相比U-Net和U-Net++方法,该算法有效提升了图像分割性能。本文方法能在肿瘤微小细节上实现精确分割,较好地解决了肺结节向周围浸润性生长时出现欠分割的问题。  相似文献   
2.
氢能的引入能有效提升配电网的供电可靠性,而电解水制氢是实现低碳转型的关键技术,开发高效的电解水催化剂势在必行。过渡金属氧化物储量大、催化活性高,是具有广阔应用前景的析氧反应催化剂。本文通过射频等离子体处理制备石墨烯上负载Co3O4析氧催化剂,XRD、Raman和XPS测试结果显示,二维结构石墨烯的引入加速表面电子迁移,增大了反应面积。等离子体处理促进了纳米粒子在石墨烯上的负载,利用等离子体刻蚀作用在催化剂表面制造出大量碳结构缺陷和氧空位结构,改善了活性位点分布,有效调控Co3O4电子结构,提高析氧催化活性。电化学测试表明,本文中合成的Co3O4@rGO在电流密度为50 mA·cm-2时的过电位为410 mV,动力学反应速率较快,表现出优于商业IrO2的析氧催化活性。  相似文献   
3.
基于光电倍增管研制了一套无触发信号的双通道光学探测系统, 并组装了测试样机, 实现了对沿面介质阻挡放电(SDBD)等离子体约化电场的测量, 进而通过BOLSIG+软件获得了电子能量. 采用原位紫外吸收光谱和傅里叶变换红外光谱, 研究了SDBD等离子体在不同电压和频率下的化学产物的浓度变化, 并结合空气等离子体化学反应揭示了产物相互作用的微观机理. 结果表明, 电子能量能够改变电子碰撞反应的速率系数, 调控化学反应的源头活性粒子的浓度, 进而影响到化学产物的生成和猝灭.  相似文献   
4.
植物精油是从芳香植物提取的天然复杂化合物,作为芳香植物的次生代谢产物具有挥发性和浓郁香味,其特有的多样化生物活性广泛应用于医药和化妆品行业。植物精油具有高渗透性,能以活跃的分子态渗透皮肤组织,经淋巴腺吸收后进入血液,其所含的重金属元素也极易随植物精油进入人体对健康构成潜在威胁。采用硝酸-双氧水对植物精油进行微波消解,在多模式样品导入系统(MSIS)的双重模式下,采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)测定其中可形成蒸气重金属元素As,Sn,Sb,Hg和不可形成蒸气重金属元素Cr,Ni,Cd和Pb的含量。选择盐酸对样品进行酸化并预还原氧化态元素,通过在线加入L-半胱氨酸/酒石酸提高可形成蒸气元素的蒸气发生效率,利用硼氢化钠/氢氧化钠在MSIS中将As,Sn,Sb和Hg转变为蒸气状态;针对分析过程中存在的多个或单个光谱重叠和背景干扰,分别对空白溶液、分析元素和预期干扰元素的纯溶液进行测定,根据获得的光谱响应数据解卷积构建快速自动曲线拟合技术(FACT)模型,将分析谱线从干扰谱线中分离出来,从而实现光谱重叠干扰和背景干扰的实时校正;采用加标回收并与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)进行对比分析评价方法的准确性。各元素方法的检出限(MDL)为0.38~11.2 μg·kg-1,加标回收率为95.4%~104%,相对标准偏差(RSD)为1.9%~4.9%,对比分析的相对误差(RE)在-2.1%~2.7%之间,表明方法准确可靠,精密度高。对8种植物精油中的重金属元素进行了分析,所有植物精油样品中重金属元素As,Hg和Pb的含量远低于GB/T 26516—2011制定的限量标准,植物精油中重金属元素Cr,Ni,Sn,Cd和Sb的含量虽然没有制定限量标准,但均处于极低水平。MSIS兼具传统雾化和蒸气发生双重功能,在分析可形成蒸气元素和不可形成蒸气元素时无需切换不同进样系统,能满足大批量植物精油中微量重金属元素的高通量分析需要。  相似文献   
5.
提出一种基于车桥耦合动力学理论的梁式桥阻尼比识别方法. 首先按照动力学理论将测试车设计为单自由度体系, 然后利用安装在测试车上的传感器采集信号, 从测试车与桥梁接触点响应信号中得到梁式桥响应的信号, 基于车桥耦合动力学原理滤波处理得到包含梁式桥第一阶频率的信号, 最后假定梁式桥阻尼比值, 通过假定的梁式桥阻尼比值获取假定的梁式桥第一阶振型, 不断循环直至假定的阻尼比值下计算的第一阶振型最大值点居中, 即为识别的梁式桥真实阻尼比. 本文首先从车桥耦合动力学理论推导上说明了该方法的可行性, 然后考虑在不同车速与非恒定车速、路面粗糙度、环境噪音等影响因素下进行车桥耦合动力学模型分析, 最后通过实桥试验进行了初步验证. 研究结果表明: 该方法能一定程度上克服外界不利因素的影响, 达到识别梁式桥阻尼比的目的, 为识别梁式桥阻尼比提供一种更优方法, 其具有参数设置较少、操作简单方便以及更高测试精度等优点, 同时有助于推动基于车桥耦合的车桥耦合动力学理论技术在梁式桥模态参数识别工作中的实际工程应用.   相似文献   
6.
秦杰  李佳  李军 《化学物理学报》2021,34(6):649-658
H+SO2→OH+SO反应在燃烧、大气和星际化学中都扮演着重要角色. 它还是具有深势阱中间体形成的典型反应,是检验速率理论和提供有趣反应动力学现象的理想候选反应. 基于之前构建的全维高精度势能面,本文对该反应进行了准经典动力学研究. 在1400 K≤T≤2200 K的温度范围内,计算值重现了实验速率常数. 当反应物SO2处于振-转基态,在31.0∽40.0 kcal/mol的碰撞能范围内,计算得到的积分反应截面随碰撞能增加;在40∽55 kcal/mol的碰撞能范围内,积分反应截面几乎不受碰撞能影响. 产物角度分布呈现对称的前后向双峰结构. 本文还分析了产物OH和SO的振动态分布.  相似文献   
7.
基于表面增强拉曼光谱的多组分物质分类识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
白鹤轩  杨峰  李丹阳  徐溢  李顺波  陈李 《光学学报》2021,41(20):156-165
为提高混合物质组分识别的准确性、降低建模的复杂度,构建了一种先粗分、后细分的递进式表面增强拉曼光谱检测系统.首先,用一种特征峰判别算法对全部样本进行特征提取并建立粗分模型,以分离单组分和多组分物质.然后,联合归一化与主成分分析法完成光谱特征的自动提取,并建立多输出最小二乘支持向量机细分模型.最后,采用粒子群优化算法进行参数寻优,实现多组分样本成分的精确预测.选用罗丹明6G、耐尔蓝和结晶紫三种探针分子进行实验,结果表明,特征峰判别算法提取样本特征的正确率达到99.44%,粗分模型对90例盲测样本全部识别正确;细分模型对多组分样本识别的相关系数不小于0.995,均方根误差不大于2.67343%.该拉曼检测系统能实现样本的定性、定量检测,为药品等复杂物质的检测提供了一种有效的识别途径.  相似文献   
8.
高温扫描隧道显微镜(HT-STM)可以实时原位地捕捉到表面原子的熔化相变过程.在这一原位变温实验中,快速可靠地识别出每帧STM图像中的熔融相十分关键.传统的手工统计方法存在效率低下、随意性大等问题.我们发展出一套基于数学形态学的算法,来自动快速地识别.与人工方法相比,该算法消除了人为主观误差,使确定的边界更加准确、光滑,处理效率提高了266倍.  相似文献   
9.
周游  曾忠  刘浩  张良奇 《力学学报》2022,54(2):301-315
采用基于谱元法线性稳定性分析方法, 研究了高径比对GaAs熔体(Pr = 0.068)液桥热毛细对流失稳的影响, 同时结合能量分析揭示了热毛细对流的失稳机制. 研究结果表明: 与典型低普朗特数(例如Pr = 0.011)熔体静态失稳模式和典型高普朗特数(例如Pr>1)熔体振荡失稳模式不同, GaAs熔体热毛细对流失稳模式依赖于液桥高径比(As). 随高径比的变化, GaAs熔体热毛细对流存在两种失稳模式. 高径比As 在0.4≤As≤1.18范围内, 热毛细对流失稳是从二维轴对称定常对流转变为三维周期性振荡对流(振荡失稳); 高径比在1.20≤As≤2.5范围内, 热毛细对流失稳是从二维轴对称定常流动转变为三维定常流动(静态失稳). 典型的高普朗特数熔体液桥热毛细对流失稳机制是热毛细机制; 典型的低普朗特数液桥热毛细对流失稳机制是水动力学惯性机制. 本文基于扰动能量分析的结果表明: GaAs熔体热毛细对流失稳同时包括水动力学惯性失稳机制和热毛细失稳机制的贡献, 其中水动力学惯性失稳机制占主导作用, 两种机制对热毛细对流失稳能量贡献的占比随高径比的变化而变化.   相似文献   
10.
全连接网络作为深度学习中的一种典型结构,几乎在所有神经网络模型中均有出现。在近红外光谱定量分析中,光谱数据样本数量较少,但每个样本的维度高。导致了两个问题:将光谱直接输入网络,网络的参数量会十分庞大,训练模型需要更多的样本,否则模型容易进入过拟合状态;在输入网络前对光谱进行降维,虽解决了网络参数量过大的问题,但会丢失一部分信息,无法充分发挥网络的学习能力。针对近红外光谱的特性,提出了一种分组全连接的近红外光谱定量分析网络GFCN。该网络在传统的两层全连接网络的基础上,用若干个小的全连接层替代第一个全连接层,克服了直接输入光谱导致网络参数量过大的缺点。采用Tecator和IDRC2018数据集对该方法进行测试,同时与全连接网络FCN和偏最小二乘PLS两种方法进行对比。结果显示:在两个数据集上,GFCN预测效果均优于FCN和PLS。在只有少量样本参与建模的情况下,GFCN依然能够保持较高的预测效果。表明,GFCN可以用于近红外光谱的定量分析,并且适应样本较少的场景,具有重要的研究价值和广泛的应用场景。  相似文献   
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