2017年至2019年海北州植被覆盖度时空动态变化分析研究

本文旨在对2017年至2019年海北州的植被覆盖度变化进行分析,获得其相关的时空变化规律。基于2017年至2019年生长季多时相的GF-1 WFV遥感影像,提取植被覆盖度。为了分析不同覆盖度等级的植被的时空变化,本文将植被覆盖度分为全植被、高植被、中植被、低植被和无植被五个不同等级,并在每个等级内结合DEM数据进一步划分为高山、中山、低山进行分析。研究结果表明：(1)对于植被空间分布特点而言,相对于全植被、高植被、中植被和低植被,无植被的面积占比比较少;(2)在空间分布上,针对不同的海拔高度而言,中山区的植被覆盖度较高,低山区次之,高山区的植被覆盖度最少;(3)从年际变化的角度来看,试验区在2017至2018年和2018至2019年期间,均会出现全植被和高植被相互转化的趋势;(4)从同一年度的生长季的分析发现,试验区内的植被覆盖度在6月至8月呈现上升趋势,在8月至9月呈现下降趋势,相对于其他等级,全植被的变化更加符合该趋势。通过本研究,可为掌握海北州植被覆盖度的时空动态变化规律提供支持。     

环介导等温扩增技术检测乳粉中肺炎克雷伯菌

以荚膜脂多糖(capsular polysaccharide,CPS)合成调控子resA为靶基因片段,设计了肺炎克雷伯菌特异性引物,建立了环介导恒温扩增技术(Loop-Mediated lsothermal Amplification,LAMP)检测方法.结果表明,3对LAMP引物对肺炎克雷伯菌不仅有菌种专一性,而且,具有相当高的灵敏度(2 CFU/100 g).因此,该方法有利于更快更准确的鉴定食品中肺炎克雷伯氏菌.     

对心直动滚子从动件盘形凸轮廓线长度的计算

从从动件几种常用运动规律—等速运动、等加速等减速运动、简谐运动和摆线运动入手 ,讨论了对心直动滚子从动件盘形凸轮廓线长度的计算式 ,分析了盘形凸轮的最大压力角及其位置。     

金属等离子体浸没动态离子束增强沉积

采用由阴极真空弧等离子体源、负脉冲高压靶台和磁过滤系统组成的金属等离子体浸没动态离子束增强沉积系统,对３０４Ｌ不锈钢进行金属等离子体浸没动态离子束增强沉积处理。对试样予以电化学测试和ＡＥＳ分析。动态增强沉积试样比非增强沉积试样有更强的抗电化学腐蚀能力。     

壳聚糖接枝水杨酸对草莓的保鲜作用

对壳聚糖与水杨酸通过酰化反应生成的接枝物进行了草莓的保鲜试验,并分别以相当剂量的壳聚糖、水杨酸及其它们的混合物为对照,观测了贮藏过程中不同处理对草莓腐烂指数、失重率、维生素C含量及呼吸强度变化等的影响．结果证明,壳聚糖与水杨酸都有一定的保鲜作用,二者结合效果更好一些,壳聚糖接枝水杨酸对草莓的保鲜作用最好．     

农林废弃物对刚果红吸附性能研究

为实现农林废弃物的资源化利用和开辟廉价、高效的染料吸附剂,将通过Zn Cl2溶液化学改性的柚子皮和花生壳用于刚果红的吸附。主要研究了吸附时间、吸附剂投加量、刚果红溶液p H值和初始浓度等因素对刚果红吸附性能的影响,对比分析了柚子皮和花生壳对刚果红的吸附性能并探讨了其原因。实验结果表明,柚子皮和花生壳均可以作为刚果红的吸附材料;柚子皮对刚果红的吸附饱和时间为2 h,而花生壳为1.5 h;两种吸附剂均在酸性条件下对刚果红的吸附性能较好;在刚果红初始浓度相同情况下,单位质量柚子皮和花生壳对刚果红吸附量随投加量增加而降低;单位质量柚子皮和花生壳对刚果红的吸附量随溶液初始浓度的增加而增大,最大吸附容量分别为20.39 mg/g和29.83 mg/g;Langmuir和Freundlich等温吸附模型均能较好地描述柚子皮和花生壳对刚果红的吸附过程,以Freundlich模型略优。     

一种掺铒光波导放大器的频谱数值分析方法

提出了一种基于Douglas离散格式的有限差光束传播法的数值计算方法.采用该方法对实验中所获得的吸收光谱和激发光谱进行Lorentzian叠加拟合,并结合多能级速率方程计算出掺铒光波导放大器(EDWA)中光的场传输强度分布,从而得到掺铒光波导放大器的增益和吸收频谱特性.数值分析结果表明,选用泵浦光波长为980nm的泵浦光源比1480nm的可以获得更大的泵浦效率,同时合理增加EDWA的泵浦长度和掺杂离子数密度可以获得更大的信号增益.由于考虑了协同上转换和交叉弛豫效应,该算法能够对高掺杂的EDWA进行较宽频谱的分析.     

损伤力学理论在岩石边坡工程中的应用研究

作者应用损伤力学理论对某铜铁矿陡边坡进行了解析;并引入损伤张量模拟岩体的不连续性,采用损伤模型的有限单元法和常规的有限单元法,对该边坡的力学特性和变形特征进行对比分析,合理地评价了由不连续面分布形成的岩体强度各向异性。     

人工智能技术在仪器与测量中的应用

分析了与人工智能技术相关的人工神经网络和模糊逻辑的基本要领和重要方法，根据传感器增强、数据融合和系统辨识、控制等相关领域的几个成功案例，分析了它们的技术优越性和可行性，并展示了人工智能技术在仪器和测量中的应用前景。     

Quantum-Inspired Complex-Valued Language Models for Aspect-Based Sentiment Classification

Aiming at classifying the polarities over aspects, aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a fine-grained task of sentiment analysis. The vector representations of current models are generally constrained to real values. Based on mathematical formulations of quantum theory, quantum language models have drawn increasing attention. Words in such models can be projected as physical particles in quantum systems, and naturally represented by representation-rich complex-valued vectors in a Hilbert Space, rather than real-valued ones. In this paper, the Hilbert Space representation for ABSA models is investigated and the complexification of three strong real-valued baselines are constructed. Experimental results demonstrate the effectiveness of complexification and the outperformance of our complex-valued models, illustrating that the complex-valued embedding can carry additional information beyond the real embedding. Especially, a complex-valued RoBERTa model outperforms or approaches the previous state-of-the-art on three standard benchmarking datasets.