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本文首先介绍了企业信息化的相关概念和企业信息化建设面临的现状,对出现的问题给予相应的对策,提出企业信息化建设需遵循的原则。分析了未来企业信息化建设的发展趋势,企业应抓住信息技术的发展所带来的机遇和挑战,提升企业的核心竞争力,实现信息化建设给企业带来的技术、管理的创新及可持续的发展。 相似文献
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针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题,提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先,基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练,获取图像的深层次特征;然后,对目标数据集进行迁移学习,得到目标的分类特征,构建分类模型;之后,采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法,对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验,结果表明,算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法,具有一定的理论意义和应用价值。 相似文献
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采用深共熔溶剂(Deep eutectic solvents, DESs)法同步提取红景天中红景天苷和酪醇. 首先, 通过对氢键供体(HBD)、 氢键受体(HBA)及二者摩尔比和DESs含水量等因素的设计优化, 获得了同步提取红景天苷和酪醇的最佳DES为乙二醇-乙酰丙酸(摩尔比为1∶1), 含水质量分数为40%, 记为LAEG-40. 然后, 以LAEG-40作提取溶剂, 对提取方法、 料液比、 提取温度及提取时间等因素进行优化, 获得了最佳提取条件: 采用150 r/min搅拌速率提取, 料液比为1∶12.5(g/mL), 提取温度60 ℃, 提取时间65 min. 在此条件下LAEG-40对红景天苷的提取率可达(18.1268±0.1667) mg/g, 酪醇提取率可达(1.5608±0.0240) mg/g. 而在相同条件下, 以水和乙醇作为提取溶剂, 红景天苷提取率分别为(15.1221±0.1342)和(16.3425±0.0897) mg/g, 酪醇提取率分别为(1.1120±0.0389)和(1.1923±0.0423) mg/g, 可见LAEG-40的提取效果明显高于传统溶剂. 研究结果表明, LAEG-40是一种绿色、 高效的红景天苷和酪醇同步提取溶剂, 可用于替代传统溶剂. 相似文献
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蒿艳飞陈璐辜洋建李云龙毕建玲高玉花 《化学分析计量》2023,(6):57-60
建立聚乙烯离心管石墨消解-电感耦合等离子体光谱仪测定土壤中硼含量的方法。将土壤样品风干,粉碎至粒径不大于150μm,称量0.1 g土壤样品于50 mL离心管中,加入3 mL盐酸-硝酸-氢氟酸混合液(体积比为1∶1∶1)作为消解试剂,在石墨消解炉中于105℃消解45 min,将消解溶液静置至室温,用去离子水定容至50 mL,取上清液,采用电感耦合等离子体光谱法进行测定。硼的质量浓度在0~2.5μg/mL范围内与光谱强度的线性关系良好,线性方程为y=97 952x-326.14,相关系数为0.999 6,方法检出限为1.0 mg/kg。用该方法对国家标准物质进行测定,测定结果的相对标准偏差为0.79%~1.72%(n=12),样品加标回收率为99.1%~100.7%。 相似文献
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以葡萄糖为碳源采用水热法制备出碳微球,再将其作为模板剂,柠檬酸作为络合剂,去离子水和乙醇作为溶剂,经混合搅拌、沉淀和去除模板剂等步骤,由La(NO3)3·6H2O和Mn(NO3)2制备LaMnO3。采用粉末X射线衍射、场发射扫描电镜、N2吸附-脱附等对LaMnO3进行表征分析,并对其电化学性能进行了测试。结果表明,碳微球模板可制备出层状多孔结构的LaMnO3,其具有良好的氧还原反应(ORR)和析氧反应(OER)催化活性,比表面积为26m2/g,将其制备成铝-空气电池空气电极催化剂,在电流密度20mA·cm-2时放电电压可达1.476V,高于共沉淀法制备的LaMnO3的放电电压。 相似文献