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《分析测试技术与仪器》2014,(2):F0002-F0002
正简介中国科学院兰州化学物理研究所分离分析科学技术研究室/甘肃省天然药物重点实验室是集基础研究与应用研究于一体的高技术科研机构。基础学科属分析化学领域,主要研究方向有分离分析科学,天然药物化学,分子识别化学等。研究内容重点涉及现代分离理论、分离机理、分离新模式;分离分析用新材料、痕量分析技术、复杂样品分析技术、联用分析技术;样品前处理与纯化制备技术;有机化合物结构鉴定光谱与波谱技术等。甘肃省天然药物重点实验室是在中国科学院兰州化学物理研究所分离分析科学技术研究室的基础上经甘肃省科技厅批准挂牌运行的省级重点实验室。实 相似文献
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分子印迹阵列式传感器具有识别率高、选择性好、价格低廉等优点,受到研究者们的极大关注,已经在食品分析、环境分析、药物分析、临床诊断等研究领域中得到应用。分子印迹阵列式传感器是以分子印迹聚合物作为识别元素的集成化传感器,通过各传感单元对分析物响应后产生的特征图谱实现对目标化合物的识别,不仅可用于单一目标化合物的选择性识别,还可以用于多种目标化合物同时存在时的测定。分子印迹阵列式传感器的响应信号机制主要划分为光信号、质量敏感信号和电化学信号等。本文简要介绍了分子印迹技术的产生和发展,重点评述了基于三种信号机制的分子印迹阵列式传感器的研究进展,并展望了分子印迹阵列式传感器的应用前景和研究方向。 相似文献
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设计合成了新型烯醇-酮互变异构型亚胺衍生物R, 考察了受体R对18种阳离子的紫外光谱及裸眼识别性能. 结果表明, 该受体对Co2+, Fe2+和Ni2+表现出良好的紫外光谱识别能力, 且可实现对Co2+相对明显的裸眼单一识别. Job曲线表明, 受体R与Co2+形成了1:1型金属配合物, 且检出限可达4.14×10-7 mol/L. 制备了受体R裸眼比色识别试纸; 根据理论计算及核磁滴定实验结果阐述了Co2+离子识别过程中烯醇-酮互变异构机理. 相似文献
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铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义. 相似文献
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为保障实验室中存放的药品安全, 提出一种基于射频识别(RFID)和指静脉识别的化学药品智能管理柜. 智能柜采用RFID、指静脉识别等物联网技术, 通过用户身份认证, 化学药品的自动识别、记录以及存储空间的智能控制, 实现实验室化学药品的高效安全管理. 样机实际测试结果表明, 系统可以较好地通过指静脉识别对使用者的身份进行认证, 也能够通过RFID快速识别化学药品; 系统智能化程度高, 各项功能完备, 可显著提高实验室化学药品管理能力. 相似文献
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张天助周辉林杨仙 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(1):91
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。 相似文献
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随着电力计量业务的不断扩展,迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱,为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要,结合中文分词技术特点,基于联合学习思想,提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型,使其共享实体类别和置信度;同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算,减少了识别误差累积。结果表明,在不需要人工构建特征的情况下,方法的正确率、召回率、F 值等均显著优于以往方法。 相似文献
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