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961.
吸附法是去除水中重金属离子的重要方法,开发新型吸附剂一直是研究热点.利用浸渍法和水热法制备了片状和无定形的纳米CeO2吸附剂,探讨其对六价铬的吸附性能,分析pH、吸附时间、六价铬初始浓度等因素对其吸附性能的影响,并通过循环吸附实验考察纳米CeO2吸附剂的再生能力.结果表明:厚度30 nm、直径大小约为400 nm的片状CeO2吸附剂具有更强的吸附能力和更快的吸附速率,80 min时基本达到吸附平衡;两种吸附剂的最佳吸附pH为3;吸附动力学均符合伪二级动力学方程,Langmuir模型和Freundlich模型均能很好地拟合等温吸附过程,表明纳米CeO2对六价铬的吸附以单层吸附为主.片状CeO2四次吸附-解吸实验之后吸附率稍有下降,表明片状CeO2吸附剂有较好的再生能力,因而,该片状CeO2吸附剂适用于与酸性Cr(Ⅵ)废水的处理. 相似文献
962.
针对目标跟踪序列背景复杂、目标大尺度变化等导致目标辨识难度大的问题,提出了基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法。首先构建深度网络,有效地提取深度语义信息。再利用沙漏网络对多尺度下的特征图进行全局特征编码,将编码后的特征归一化处理,获取有效目标特征。最后构建特征优选模型,将解码获取的特征作为选择器甄别原特征图的有效特征并增强。为了进一步提高模型的泛化能力,引入注意力机制,对目标特征自适应加权,使其适应场景变化。最终提出算法在OTB100标准跟踪数据集测试成功率达到0.648,预测精度达到0.853,实时性为59.5 frame/s;在VOT2018标准跟踪数据集测试精度为0.536,期望平均覆盖率为0.192,实时性为44.3 frame/s,证明了该算法的有效性 相似文献
963.
现有的多尺度多阶段图像去模糊方法存在多尺度图像特征提取利用不充分和阶段加深导致特征信息丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于增强多尺度特征网络的图像去模糊方法。首先,提出一个多尺度残差特征提取模块,在两个分支中使用不同大小的卷积核扩大感受野,充分提取不同分辨率大小图像的特征信息。其次,提出跨阶段注意力模块,过滤和传递图像的关键特征。最后,设计类似于跳跃连接的跨阶段特征融合模块,弥补特征损失,同时融合来自不同大小输入图像的特征信息,丰富空间特征信息,以更好地处理纹理细节。在GoPro和HIDE数据集上的实验结果表明,所提方法能够很好地重建图像。 相似文献
964.
965.
966.
967.
对于亏格g≥1的紧Riemann曲面M,本文运用Riemann-Roch定理,证明了其上线丛Lλ(M)的某类截面空间非空集,并利用Theta函数和素形式构造出这类截面空间的一组基. 相似文献
968.
969.
对于一个序域(K ,T)以及多项式环 K[x1,… ,xn]的一个理想I ,研究了I的广义实根(T ,U ,W)√I 的构造 ,这里U ,W是 K[x1,… ,xn]的两个乘法子幺半群 ,使得U W .这样 ,当(K ,T)适合必要的计算要求时 ,可获得一个计算(T ,U ,W)√I的方法 . 相似文献
970.