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比较两种超高交联聚苯乙烯吸附树脂NJ-8、AM-1与Amberlite XAD-4(以下简称XAD-4)对对硝基苯乙酮的静态吸附行为,根据吸附等温线研究了吸附热力学性质.在298~318K和研究的浓度范围内,NJ-8,AM-1、XAD-4对对硝基苯乙酮的吸附平衡数据符合Freundlich吸附等温方程.结果表明:吸附为放热过程,适当降低温度有利于吸附.计算了对硝基苯乙酮在NJ-8,AM-1、XAD-4树脂上的吸附焓变、自由能变,吸附熵变.对吸附行为作了合理的解释。 相似文献
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文中针对传统的基于签名匹配的威胁检测系统存在的局限,探讨了人工智能技术在网络安全防护中的应用。通过分析异常检测、恶意软件检测和自动化安全响应3个方面,阐明了机器学习和深度学习模型可以实现对未知威胁的检测和主动防御。研究认为,人工智能驱动的网络安全防护系统代表了技术发展的方向,但还需进一步的数据积累和模型优化,以实现更智能的商业安全产品的开发。 相似文献
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To evaluate the impact of zinc sulfate (ZnSO4) concentration on the structural properties of the films, Cd1-xZnxS thin films were formed on glass substrates using chemical bath deposition (CBD) in this study. The effect of ZnSO4 precursor concentration on the surface morphology, optical properties, and morphological structure of the Cd1-xZnxS films was investigated. To study the impact of zinc doping content on the performance metrics of Cu(In1-xGax)Se2 (CIGS) cells in the experimental group and to improve the buffer layer thickness, simulations were run using one-dimensional solar cell capacitance simulator (SCAPS-1D) software. 相似文献
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Aero-optic imaging deviation research is carried out for infrared-guided vehicle with cone-head side window, with a focus on the propagation characteristics of light in an aero-optic flow field. When the light entering the aero-optic flow field from the free-stream should be close to the normal, numerous data indicate that the light is refracted away from the normal. This paper divides the aero-optic flow field into two parts and uses the gas density distribution in the aero-optic flow field to ... 相似文献
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Clinical information about a variety of disorders is available through blood cell counting, which is usually done by manual methods. However, manual methods are complex, time-consuming and susceptible to the subjective experience of inspectors. Although many efforts have been made to develop automated blood cell counting algorithms, the complexity of blood cell distribution and the highly overlapping nature of some red blood cells (RBCs) remain significant challenges that limit the improvement of analytical accuracy. Here, we proposed an end-to-end method for blood cell counting based on deep learning. Firstly, U-Net++ was used to segment the whole blood cell image into several regions of interest (ROI), and each ROI contains only one single cell or multiple overlapping cells. Subsequently, YOLOv5 was used to detect blood cells in each ROI. Specifically, we proposed several strategies, including fine classification of RBCs, adaptive adjustment for non-maximal suppression (NMS) threshold and blood cell morphology constraints to improve the accuracy of detection. Finally, the detection outcomes for each ROI were combined and superimposed. The results show that our method can effectively address the issue of high overlap and precisely segment and detect blood cells, with a 98.18% accuracy rate for blood cell counting. 相似文献
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