胆红素分子激发态性质的密度泛函理论研究

胆红素是人体胆汁中的主要色素,与人体健康密切相关.结合荧光蛋白的胆红素分子代表一类新型荧光发色团,在生物成像和生物传感领域有着重要应用.本文结合隐式溶剂模型和线性响应含时密度泛函理论方法计算了胆红素分子最低单重激发态的垂直激发能、振子强度和垂直发射能.以实验测量值和高水平RIADC(2)计算值作为参考,系统考察了一系列密度泛函方法的预测表现,结果发现最优化调控区间分离密度泛函方法整体表现最优,预测的绝对误差和相对误差最小.这得益于泛函中包含适宜的准确交换项比例能够产生既不离域也不局域的电子结构.在最优化调控泛函方法计算的波函数基础上,基于空穴-电子分析和片段间电荷转移方法定量表征了胆红素分子最低单重激发态,发现其具有杂化局域-电荷转移的激发特征.相信本工作可以为今后研究胆红素分子的激发态动力学过程和光谱性质提供重要理论依据,该最优化调控理论模型也可以为接下来其他生物分子体系的激发态性质研究提供可靠、高效的理论工具.     

高中数学核心素养之数据分析的研究与案例

新课标将数据分析作为六大数学核心素养之一,凸显了数据分析在数学学习中的重要地位,本文结合具体案例介绍如何理解数据分析.     

基于高光谱成像的核桃仁品质检测与分类方法

采用光谱与图像相结合,实现了核桃仁蛋白质和脂肪含量预测及基于完整度和色泽的核桃仁外观品质分级。选用新疆"温185"核桃仁,采集了862.9～1704.02 nm和382.19～1026.66 nm范围高光谱图像。采用多元散射校正(MSE)和标准正态化(SNV)方法进行预处理后,通过竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法,对核桃仁样品的蛋白质含量、脂肪含量、总色差3个参数进行了特征波段筛选。通过偏最小二乘回归(PLSR)算法建立了全光谱波段与特征光谱波段的蛋白质和脂肪含量预测模型,与全光谱波段相比,蛋白质含量特征波段预测模型的验证集决定系数(R²)由0.66增长到0.91,均方根误差(RMSEP)由1.37%下降到0.78%;脂肪含量特征波段预测模型的验证集R²由0.83增长到0.93, RMSEP由0.98%下降到0.47%。在外观品质方面,采用全光谱波段、RGB光谱波段、总色差特征光谱波段为输入,采用决策树、K近邻和支持向量机算法建立了核桃仁外观品质分类模型。通过对比发现,采用总色差特征波段建模,可大幅减低冗余信息的干扰,同时分类准确率也高...     

金黄色葡萄球菌候选特征肽的靶向分析

采用液相色谱-串联质谱联用的靶向分析技术,通过检测食源性致病菌金黄色葡萄球菌水解生成的特征肽,实现食品中致病菌的高效检测。针对文献报道的金黄色葡萄球菌的9种候选特征肽,验证了这些特征肽的靶向分析方法,考察和比较了分析效能。结果表明,基于多反应监测模式的靶向分析方法灵敏度高,更适于特征肽的检测;确定了每个特征肽最佳的碎片离子质量,进一步的生物样品分析结果表明,I1(AYLAVPAAPK)、I2(DYNSPTLIGWVK)、I5(AGYTVNNTPK)和I6(SISSGYTSGR)更适合作为金黄色葡萄球菌的候选特征肽。本研究为大规模验证候选特征肽的鉴定效果奠定了基础,为特征肽检测策略在食源性致病菌检测中的应用提供了参考。     

基于关键点的快速红外目标检测方法

针对红外探测系统对目标检测的实时性要求,提出了一种基于关键点的快速红外目标检测方法。以目标中心作为目标检测关键点,首先设计了轻量化的特征提取网络,之后结合红外目标较小的特点,利用不同层次特征的空间信息和语义信息设计了相应的特征融合网络,并最终实现目标类别、位置和尺寸信息的预测。在自建空中红外目标数据集上对模型进行了对比测试,与YOLOv3等经典检测模型相比,检测速度大幅提高,检测精度仅略有下降;与同类型快速检测模型Tiny-YOLOv3相比,在模型尺寸压缩至Tiny-YOLOv3尺寸的23.39%的情况下,检测精度提高了8.9%,在中央处理器(CPU)上运行的检测速度亦提高了13.9 ms/frame,检测性能显著提升,验证了方法的有效性。     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。     

多孔介质中气体水合物孔隙尺度分布特征

天然气水合物在沉积物中的分布规律对其勘探开发起着至关重要的作用。本文采用X射线计算机断层扫描技术(X-CT),通过原位扫描气体水合物生成与分解各个阶段,研究了水合物在生成与分解过程中在多孔介质中的分布规律。实验结果表明,水合物在多孔介质中的生成位置主要受传热速度及气体扩散的影响,水合物分布呈现随机性;在分解过程中,热刺激法及降压法均导致水合物二次生成,前者可以促进水合物在多孔介质中的均匀分布,后者则使沉积物分布更加均匀。     

石灰岩对褐煤模拟地下气化残焦物化性质的影响

基于煤炭地下气化过程中石灰岩可能影响煤焦的组成和结构,借助煤炭地下气化模拟实验系统对不同石灰岩掺量(质量分数为0-30%)的褐煤进行水蒸气气化,并采用低温N₂吸附-脱附、XRD和FT-IR等分析手段研究石灰岩对褐煤模拟地下气化残焦的组成、比表面积及孔结构特征、微晶结构和表面官能团等物理化学性质的影响。结果表明,石灰岩对煤焦的元素组成有较大影响。石灰岩可促使煤焦中的微孔向中孔发育,增大煤焦的比表面积和孔容积;当石灰岩掺量从0增加到30%时,煤焦的比表面积增大21.91%,介孔率增加21.49个百分点。XRD分析表明,钙的存在破坏煤焦的芳香结构,使煤焦无序化程度增加,晶面间距(d₀₀₂)增大,抑制煤焦的石墨化发展倾向。FT-IR分析表明,石灰岩存在下,煤焦的羟基官能团减少。     

基于特征正交分解的一类瞬态非线性热传导问题的新型快速分析方法

提出了一种基于特征正交分解(POD)和有限元法的瞬态非线性热传导问题的模型降阶快速分析方法,建立了导热系数随温度变化的一类瞬态非线性热传导问题有限元格式的POD降阶模型.在隐式时间推进方法的基础上有效结合单元预转换方法和多级线性化方法发展了一种加速求解瞬态非线性热传导降阶模型的新型计算方法,并通过二维和三维算例验证了该方法的准确性和高效性.研究结果表明:(1)降阶模型解的均方根误差在经过初始时段轻微的脉动后稳定于0.01%以下,而其计算效率比有限元全阶模型提高2～3个数量级,并且自由度数量(DOFs)愈大提高的幅度也愈加显著;(2)新型算法解决了常规算法在计算非线性降阶模型时加速性能差的问题,即使是在DOFs比较小的时候也能够明显提高计算效率;(3)常数边界条件下得到的POD模态可以用来建立相同求解域在各种复杂时变边界条件下的瞬态非线性热传导降阶模型,并对其传热过程和温度场进行快速准确的分析与预测,具有很好的工程应用价值.