统计学上三大分布推导方法

讨论了如何求随机变量函数分布的方法,然后用两种方法推出统计学上三个重要分布的概率分布密度函数.方法独特新颖.     

多模自适应电子稳像算法研究

电子稳像算法的主要目的是解决摄像机随机运动导致的图像序列的帧间抖动问题。根据摄像机成像模型,推导了摄像机平移振动和旋转运动对图像运动的影响,阐明了电子稳像算法中各种图像运动模型的物理成因,指出了模型之间的内在联系。提出了一种多模自适应电子稳像算法,根据摄像机工作时图像序列抖动的剧烈程度,自适应地选择适当的图像运动模型和相应的运动估计方法。实验结果表明,该算法在各种情况下都能实现对图像序列的高精度稳定,有效地提高了电子稳像算法的适用性。     

穿心莲中两个黄酮苷的波谱学研究

研究了穿心莲中抗血栓的活性成分. 应用AB-8大孔吸附树脂、聚酰胺柱色谱及薄层色谱进行分离, 应用波谱学(¹H NMR, ¹³C NMR, DQFCOSY, TOCSY, HMQC, HMBC, NOESY等)方法进行结构鉴定. 分离得到两个黄酮苷类化合物, 确定了¹H NMR, ¹³C NMR信号的全归属. 化合物1鉴定为5,4'-二羟基-7-甲氧基黄酮-6-O-β-D-葡萄糖苷, 化合物2鉴定为5,4'-二羟基-7-甲氧基黄酮-8-O-β-D-葡萄糖苷, 化合物1为首次从该植物中分得, 首次对两个化合物的碳谱和氢谱进行了全归属.     

Modified Approach for Calculating Four-Quark Condensates

By differentiating the dressed quark propagator with respect to a variable background field,the linear response of the dressed quark propagator in the presence of the background field can be obtained.From this general method,using the vector background field as an illustration,we extract a general formula for the four-quark condensate〈(0)|-q(0)γμq(0)-q(0)γμq(0)|0〉.This formula contains the corresponding fully dressed vector vertex. We use this formula to analyze the factorization problem of the four-quark condensate and show that in the bare vertex approximation factorization holds exactly.     

本体聚合法制备2-氯酚分子印迹聚合物及其性能评价

采用本体聚合法,以2-氯酚为模板分子,4-乙烯吡啶为功能单体,三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为交联剂合成了一系列分子印迹聚合物,并通过选择性实验和静态吸附实验对聚合物的选择性及吸附性能进行评价.结果显示:当以甲苯作为致孔剂,功能单体与模板分子的摩尔比为2:1时,聚合物对模板分子的印迹因子为1.71,亲和位点总数Bmax为0.1137 mmol/g,具有最优的选择性和吸附能力.     

多壁碳纳米管修饰金膜塑料电极测定儿童用品中的壬基酚

以廉价的聚对苯二甲酸乙二酯(PET)塑料为基底,采用真空离子溅射技术,制备了一种多壁碳纳米管修饰的可抛式金膜塑料工作电极.通过扫描电镜观察修饰电极的表面形貌,利用循环伏安法对不同修饰状态的电极性能进行表征.在优化实验条件下,应用线性扫描伏安对壬基酚(NP)进行分析.结果表明,壬基酚在0.05-5 mg/L范围内,修饰工...     

微波辐射高效共价固定青霉素酰化酶

为提高青霉素酰化酶的共价固定化效率, 在微波辐射条件下将酶蛋白共价固定于介孔泡沫硅(MCFs)的孔道中. 通过正硅酸四乙酯水解缩合制备介孔泡沫硅, 再于微波辅助下将青霉素酰化酶共价固定在其孔道中. 以固定化酶相对活力和活力回收为指标, 考察了加酶量、固定化温度、微波辐射时间等条件对酶固定化效率的影响. 实验结果表明: 当加酶量为60 mg/g, 固定化温度为20 ℃, 微波辐射140 s, 固定化酶相对活力达到178.1%, 表观活力为1191.3 U/g(以湿重计). 与常规方法相比, 微波辅助固定化酶时, 固定化酶相对活力提高34.5%, 固定化时间亦大幅缩短至数分钟, 这为青霉素酰化酶的高效共价固定化提供了一条新的途径.     

应用ResNet和CatBoost检测重放语声*

针对短语声指令声频信息少、不适用句子级重放语声检测的问题以及近距离录声后用高质量重放设备重放的语声难以检测的问题，提出了一种适用于词级重放语声检测的模型。首先，利用短时傅里叶变换、低频平均能量计算和帧排序等方法选择声频帧，然后提取这些帧的伽马通频率倒谱系数。其次，用基于自注意机制的残差网络模型进一步提取伽马通频率倒谱系数中的信息，并转化为特征向量。最后，将提取后的特征向量用CatBoost分类，从而提高检测性能。在POCO数据集上的实验结果表明，提出的方法可以以87.54%的准确率和12.53%的等错误率检测重放语声，优于基线和现有的方法。该文提出的方法在ASVspoof2019 PA数据集上的等错误率与串联检测代价函数分别为4.92%和0.1418，证明该文方法也适用于多种设置的重放语声检测。