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采用液相色谱-质谱技术(LC-MS)对禁止化学武器组织(OPCW)第42次水平考试洗消废水中化武相关化合物进行了详细地分析。首先用高效液相色谱-四极杆飞行时间高分辨质谱(HPLC-Q-TOF MS)从3个洗消废水样品中分辨出空白、控制与模拟真实样品,在模拟真实样品中初步找到3种化武相关化合物;随后采用超高效液相色谱-三重四极杆质谱(UPLC-QQQ MS)对这3种化武相关化合物进一步分析,鉴定出模拟真实样品中的2 羟乙基乙烯基硫醚、二乙烯基砜和1,2-双-(2-羟乙基巯基)乙烷。并对流动相中添加的缓冲剂以及质谱电离碎裂电压与裂解途径进行了优化。所得结果与OPCW提供的配样清单完全一致。该方法可为芥子气洗消产物的分析研究提供参考。 相似文献
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针对多方向排列的文本因其尺度变化大、复杂背景干扰而导致检测效果仍不甚理想的问题,本文提出了一种基于注意力机制的多方向文本检测方法。首先,考虑到自然场景下干扰信息多,构建文本特征提取网络(text feature information ResNet50,TF-ResNet),对图像中的文本特征信息进行提取;其次,在特征融合模型中加入文本注意模块(text attention module, TAM),抑制无关信息的同时突出显示文本信息,以增强文本特征之间的潜在联系;最后,采用渐进扩展模块,逐步融合扩展前部分得到的多个不同尺度的分割结果,以获得精确检测结果。本文方法在数据集CTW1500、ICDAR2015上进行实验验证和分析,其F值分别达到80.4%和83.0%,比次优方法分别提升了2.0%和2.4%,表明该方法在多方向文本检测上与其他方法相比具备一定的竞争力。 相似文献
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物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)在信息安全领域具有极其重要的应用前景,然而也存在其自身安全受机器学习攻击等方面的不足.该文通过对PUF电路和密码算法的研究,提出一种基于序列密码的强PUF抗机器学习攻击方法.首先,通过构造滚动密钥生成器产生随机密钥,并与输入激励进行混淆;然后,将混淆后的激励通过串并转换电路作用于强PUF,产生输出响应;最后,利用Python软件仿真和FPGA硬件实现,并分析其安全性和统计特性.实验结果表明,当建模所用激励响应对(Challenge Response Pairs,CRPs)高达106组时,基于逻辑回归、人工神经网络和支持向量机的攻击预测率接近50%的理想值.此外,该方法通用性强、硬件开销小,且不影响PUF的随机性、唯一性以及可靠性. 相似文献
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随着我国经济社会的不断发展,国际交流的日益深入,在“一带一路”的大背景下,电力的运送进入了一个全新的发展阶段,我国也跟周边国家建立了电力运送的新合作,这也是我国全球能源互联网建设的一个标志与开端。本文主要结合我国电力设备的智能化对当下全球能源互联网发展的新趋势进行探讨,仅供相关人士参考。 相似文献
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22R-布地奈德的药物活性比22S-布地奈德的强2~3倍,开发布地奈德对映体拆分和定量分析方法,可为其药物研发及质量控制提供重要依据。目前,主要以反相C18固定相对布地奈德对映体进行拆分,而采用手性固定相对其进行拆分少有报道。通过考察固定相、流动相和柱温对布地奈德对映体拆分的影响,建立了基于直链淀粉-三[(S)-1-苯乙基氨基甲酸酯]手性固定相快速拆分和检测布地奈德对映体的高效液相色谱方法,其色谱条件如下:色谱柱为Chiralpak AS-RH色谱柱(150 mm×4.6 mm, 5.0 μm),流动相为乙腈-水(45∶55, v/v),柱温40 ℃,流速1.0 mL/min,二极管阵列检测器(DAD),检测波长246 nm,进样量10 μL。在该色谱条件下,布地奈德的两个对映体得到较好拆分,22R-布地奈德和22S-布地奈德的保留时间分别6.40 min和7.77 min,分离度为4.64; 22R-布地奈德和22S-布地奈德分别在各自范围内线性关系良好,相关系数(R2)均为0.9999,检出限分别为0.05 μg/mL和0.07 μg/mL,定量限分别为0.16 μg/mL和0.20 μg/mL; 4个添加水平的样品加标回收率为102.63%~104.17%,相对标准偏差(RSD)为0.08%~0.57%(n=6)。将该方法应用于1批次4个吸入用布地奈德混悬液实际样品进行检测,22R-布地奈德和22S-布地奈德的含量分别为283.15~284.63 μg/mL和259.86~261.51 μg/mL。该方法操作简便,分析时间短,重复性好,准确度高,可用于布地奈德对映体的拆分及其制剂的质量控制。 相似文献
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