基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法

在太阳能热水器及太阳能电池等太阳能发电领域,下雨、下雪、阴天等气候因素将严重影响发电效果,而太阳能随动系统工作也必须消耗能量,所以迅速判断当前的天气状况,并设计自适应的开关随动系统极其重要。当天气状况为阴雨或者雪天时,系统应当关闭从而减少能耗。鉴于传统的天气识别方法效率低、准确度差、计算量大的问题,在公开的天气图像基础上创建了一个具有多种类别的天气分类集,并提供了一种基于卷积神经网络与特征融合的天气图像识别技术。通过采用传统方式获取图像的颜色、纹理、形状3种特征作为整个模型的底层特征,在原本的VGG16(visual geometry group-16)模型基础上进行了改进,从而提取图像的深层特征,最后将底层特征与深层特征融合起来在Softmax上进行输出,总识别率达到94%。     

高水溶性SJPt对Hela细胞杀伤作用的研究

高水溶性ＳＪＰｔ对Ｈｅｌａ细胞杀伤作用的研究侯晓明袁国卿（北京市临床药学研究所１０００３５）（中国科学院化学研究所北京１０００８０）自从具有强抗癌活性的顺式二氯二铵铂（ＤＤＰ）问世以来￣［１］，有关铂配合物的抗癌活性，构效关系及作用机理，受到人们的普...     

有机砷化合物中砷的微量光度滴定法

有机砷化合物中砷的微量分析有碘量法,电位法,比色法及库仑法等,但这些方法均不十分理想。我们对用Th~(4+)试剂沉淀滴定As~(5+)的方法进行了研究。样品在特殊设计的氧瓶中燃烧分解,以含有碘化钾的碘溶液作为吸收液,吸收液不必转移,直接在同一系统中进行光度滴定。为了使终点灵敏准确,采用了光敏场效应管光度检测器获得了满意的结果。此外并用加高氯酸钡的方法消除了硫酸根的干扰。分析绝对误差在0.5％以内。