生物大分子印迹传感器研究进展

分子印迹传感器在有机小分子分析检测方面的应用已趋近成熟,在生物大分子检测方面的应用近年来也逐渐增多.本文就近年来分子印迹技术在大分子生物传感器中的构建及应用进行综述,包括光学传感器、电化学传感器、质量型传感器等,并对目前分子印迹传感器在生物大分子检测方面存在的问题进行分析,对生物大分子印迹传感器的未来发展方向提出展望.     

Banach空间中一类具阻尼的二阶微分包含的可控性

主要研究了Banach空间一类具有阻尼项的二阶微分包含的可控性,利用集值映射不动点定理,讨论了集值函数取凸值的情况,给出了微分包含可控性的充分条件.     

CO_2跨临界压缩式制冷循环理论分析

环保工质CO_2作为制冷剂用于空调领域再次受到广泛关注。文中对CO_2跨临界循环进行了热力学理论分析,分析结果表明:循环系统存在最优高压压力,使得其COP达到最大值;蒸发温度的升高或者冷却压力的降低都能提高COP,但都会降低效率;实际运行系统中,应该尽可能提高蒸发温度或者降低气体冷却器的出口温度。     

基于结构特征引导滤波的深度图像增强算法研究

为了解决深度图像中存在的图像模糊、空洞和噪声等图像质量问题,拟从软件的角度出发,在不改变传感器成像系统物理结构的前提下,基于结构特征并以彩色图像作为引导展开研究,实现深度图像增强和空洞修补的目的,提高深度图像的质量。通过对彩色图像和深度图像的结构特征进行提取,得到共性的全局特征,并对得到的结构特征进行联合双边滤波,最后基于马尔科夫随机场的方法进行深度图像增强,实现了低成本获取深度增强的图像。实验结果表明本文算法在保持图像边缘的细节性、平滑性和整体性上具有更好的效果,与其他算法相比,图像的均方根误差RMSE更低,仅为0.506 93及1.169 30（针对Teddy及Art图像）。     

竞赛综合能力训练(一)

1.计算832(19/125)÷0.3= 2.如果(7/12-1/4)÷5/12-(□-2/3)=1/5,方框代表的数是__。 3.三角形数和正方形数如图1-1所示:     

柠檬酸中和废水回用过程中色素物质脱除的研究

研究中和废水回用过程中抑制发酵的色素物质的脱除,确定了理想的脱色材料——粉末状活性炭。并得出最佳的脱色工艺参数．试验结果表明,中和废水经过0．4％粉末状活性炭处理后,可以直接回用于发酵罐,并可使柠檬酸产量提高4．4％．     

OpenGL在复杂曲面成形模拟结果可视化中的应用

针对复杂曲面成形模拟结果,介绍了使用OpenGL和VB开发结果可视化系统的实现方法,以及云图颜色生成的方法,实现了图像抓取、成形曲面安全评估和自定义云图颜色段等功能。实践证明,该系统具有很好的工程应用价值     

掺杂和应变对硅纳米线电子结构与光学性质的调制影响

为了研究掺杂和应变对[111]晶向硅纳米线的电子结构与光学性质的调制影响,基于密度泛函理论体系下的广义梯度近似(general gradient approximation,GGA),采用第一性原理方法开展了相关计算。能带计算表明：空位掺杂和元素掺杂均引入杂质能级,形成了N型和P型半导体材料。单轴应变则进一步减小了带隙,增强了掺杂硅纳米线的导电性,但由于应变也修饰了费米面附近能级的形貌,能带曲率突变影响了体系的导电性能。光学性质计算表明：相比于空位掺杂,元素掺杂更有效地改变了SiNWs的介电函数、吸收系数、折射率与反射率等光学参数,而单轴应变则削弱了元素掺杂的影响。拉应变提升了光吸收的范围和强度,尤其是可见光波段,使掺杂硅纳米线成为优质光伏材料,压应变则降低了对紫外光波段的吸收效率。在紫外区域,拉应变和压应变对掺杂硅纳米线的折射率与反射率的影响相反,在红外和可见光区域影响则一致。本文研究结果为基于应变和掺杂硅纳米线的光电器件设计与应用提供一定的理论参考。     

基于正交异性桥面板应力监测数据的车辆荷载识别

研究了基于正交异性桥面板应力监测数据的车辆荷载识别技术。通过在正交异性桥面板顶板U肋下缘布设应变计,采集车辆通过时的应力响应。首先利用同一U肋不同截面测点应力响应间的互相关函数来估计车速,针对车辆作用下同一截面下不同测点的应力响应面积的变化,提出了余弦相似度这一指标实现车辆横向定位,最后通过比较实测应力响应面积与标定荷载作用下响应面积来实现未知车辆荷载的识别。通过数值模拟验证了算法的有效性和抗噪性。最后设计了一个模型试验进一步验证了提出的理论。数值和试验结果表明,提出的算法可以有效识别车辆荷载,算法具有较好的抗噪性能,提出的标定间距可以为工程结构提供具有实操性的指导。     

一种融合RepVGG和YOLOv5的行人检测方法

现如今,基于YOLOv5的网络模型被广泛应用在行人检测的任务中,在精度和速度上有着良好的效果。但在终端设备上部署使用,往往受到算力的限制。因而,基于RepVGG模型改进的主干网络,并且为了提高在密集人群和复杂环境下的适应性,加入了坐标注意力机制,扩大感受野的同时增强感兴趣区域的权重。经过实验测试,这种轻量化的网络参数量和计算量比较小,而且检测精度和鲁棒性也比较高,能够在一定程度下满足工程应用的要求。