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1.
Bipolar electrode-based (BPE-based) electrochromic devices have garnered increasing attention in the past decade. These BPE-based electrochromic devices have been used for analytical health monitoring, point-of-care (POC) diagnostics, and chemical sensing. In this review, we highlight recent progress made regarding BPE-based electrochromic devices constructed for these analytical applications. Various, available electrochromic materials are summarized in the first section, after which the different device types (e. g., paper-based and self-powered) are discussed. Biological- and chemical-based analytical demonstrations of these devices are then reviewed. Finally, we conclude this review with a perspective on the future developments of BPE-based electrochromic devices in analytical applications.  相似文献   
2.
本文在加权广义Schur补的基础上, 引入并研究了Hilbert空间上分块算子矩阵的加权Moore-Penrose逆和加权EP. 进一步, 给出了加权EP算子在算子方程中的一个应用.  相似文献   
3.
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数Rp,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。  相似文献   
4.
大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的RCP值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。  相似文献   
5.
延安是中国共产党领导革命的中心和战略总后方,是革命的红色摇篮。延安时期出版了大量具有历史、文化以及教育意义的红色文献,这些红色文献记载了中国共产党波澜壮阔的发展历程,也反映了延安时期不断发展的科技生产水平与独特的制浆造纸工艺,具有重要的研究价值。然而,延安时期出版的红色文献虽距今不到百年时间,但其保存现状不容乐观,普遍存在纸张老化、焦脆易碎等问题,大量文献急需科学检测与修复保护,以延长其保存寿命。目前,针对延安时期红色文献的检测研究仍存在较大空白。考虑到红色文献的珍贵性与特殊性,应当尽可能选择无损检测方法对其分析检测。基于衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR),以木素1 510 cm-1处特征峰与纤维素1 030 cm-1处特征峰的强度作为定量依据,建立了造纸原料与红色文献纸张中木素相对含量的无损检测方法。通过检测不同碱强度与碱浓度处理后的构皮、苦竹与杨木的木素含量,考察了制浆过程中碱处理条件对造纸原料脱木素程度的影响,同时体现了红外光谱法测定木素相对含量的普适性。以复旦大学图书馆藏的76册延安时期红色文献为研究对象,分析了红色文献的纸张木素含量与纸张pH值以及纸张氧化度的相互关系。结果表明,木素相对含量高于25%的红色文献,其纸张pH集中在3~4之间且纸张氧化度较高,文献整体保存状况堪忧;而木素相对含量低于25%的红色文献,其纸张氧化度与酸度较低,文献整体保存情况较好。以上结果验证了红外光谱无损检测法用于延安时期红色文献木素含量分析的可行性,并结合纸张氧化度与酸度数据提出了纸张木素含量的合适范围,为制浆造纸中植物原料的脱木素过程提供参考。拓展了红外光谱法在红色文献无损检测中的应用范围,以期为延安时期红色文献的修复与保护研究提供科学依据。  相似文献   
6.
近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。  相似文献   
7.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   
8.
建立了氟化氢铵消解地球化学样品,电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定样品中钨、锡和钼的方法。方法经过国家土壤和水系沉积物标准参考物质验证,方法的检出限钨为0.048μg/g、锡为0.079μg/g、钼为0.063μg/g,准确度(相对误差)钨为0.64%~6.28%、锡为0.29%~3.74%、钼为2.12%~7.41%,精密度(相对标准偏差)钨为0.13%~0.72%、锡为0.05%~1.2%、钼为0.03%~1.1%,能够满足《地质矿产实验室测试质量管理规范》的质量要求。方法具有操作简便、测试成本低、分析效率高、环境污染小等特点,适合于批量样品的分析测试。  相似文献   
9.
李军  姚道新 《中国物理 B》2022,31(1):17403-017403
This article reviews the basic theoretical aspects of octagraphene, an one-atom-thick allotrope of carbon, with unusual two-dimensional(2 D) Fermi nesting, hoping to contribute to the new family of quantum materials. Octagraphene has an almost strongest sp2hybrid bond similar to graphene, and has the similar electronic band structure as iron-based superconductors, which makes it possible to realize high-temperature superconductivity. We have compared various possible mechanisms of superconductivity, including the unconventional s;superconductivity driven by spin fluctuation and conventional superconductivity based on electron–phonon coupling. Theoretical studies have shown that octagraphene has relatively high structural stability. Although many 2 D carbon materials with C;carbon ring and C;carbon ring structures have been reported, it is still challenging to realize the octagraphene with pure square-octagon structure experimentally.This material holds hope to realize new 2 D high-temperature superconductivity.  相似文献   
10.
Ruppeiner geometry has been successfully applied in the study of the black hole microstructure by combining with the small–large black hole phase transition, and the potential interactions among the molecular-like constituent degrees of freedom are uncovered. In this paper, we will extend the study to the triple point, where three black hole phases coexist acting as a typical feature of black hole systems quite different from the small–large black hole phase transition. For the six-dimensional charged Gauss–Bonnet anti-de Sitter black hole, we thoroughly investigate the swallow tail behaviors of the Gibbs free energy and the equal area laws. After obtaining the black hole triple point in a complete parameter space, we exhibit its phase structures both in the pressure–temperature and temperature–horizon radius diagrams. Quite different from the liquid–vapor phase transition, a double peak behavior is present in the temperature–horizon radius phase diagram. Then we construct the Ruppeiner geometry and calculate the corresponding normalized curvature scalar. Near the triple point, we observe multiple negatively divergent behaviors. Positive curvature scalar is observed for the small black hole with high temperature, which indicates that the repulsive interaction dominates among the microstructure. Furthermore, we consider the variation of the curvature scalar along the coexisting intermediate and large black hole curves. Combining with the observation for different fluids, the result suggests that this black hole system behaves more like the argon or methane. Our study provides a first and preliminary step towards understanding black hole microstructure near the triple point, as well as uncovering the particular properties of the Gauss–Bonnet gravity.  相似文献   
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