如何有效地将RFID技术应用到图书自动系统建设中

随着我国现代化技术的不断进步,我国信息化建设的脚步也在不断进步。尤其是人们对信息传递的要求越来越高,基于条形码和磁条等技术的图书管理技术已经不能满足当前的图书管理系统。RFID技术的应用已成为必然,本文主要针对RFID技术进行讨论,主要分析FRID技术在图示自动系统建设中的应用以及在应用过程中存在的一些问题。     

融合场景上下文的轻量级目标检测网络

提出了一种融合场景上下文的轻量级目标检测网络,有效地解决了现有检测算法在无人机领域应用效果较差的问题.在该网络的设计中,首先用MobileNetV3替换YOLOv3的主干网络,并通过1×1卷积层提取场景信息.同时,构建场景上下文模块以筛选物体的细粒度特征.再采用完全交并比(CIOU)损失对损失函数中的边界框位置误差项进行优化.最后,在新建无人机航拍数据集上对所提算法进行训练与测试.实验结果表明,相较于YOLOv3算法,所提算法的平均检测精度提高了8.4个百分点,检测速度提高了5.8 frame/s.     

废旧磷酸铁锂电池正极材料的回收研究现状

锂离子电池(LIBs)具有放电电压高、循环寿命长和无记忆效应等优点,广泛地应用于便携式电子设备、电动汽车、电化学储能等方面.电动汽车的快速发展带动了动力电池的爆发式增长,而磷酸铁锂电池(LFPBs)以其良好的安全性、成本低、无毒等优点,占据大量的市场份额.随之,废旧磷酸铁锂电池报废量也逐年增加,若不及时进行处理则会污染环境,浪费大量的金属资源.本文概述了废旧磷酸铁锂电池正极材料的回收方法,主要包括固相法、酸浸-沉淀法等,对比了诸方法的优缺点;并汇总了预处理、酸浸过程、再生磷酸铁锂(LFP)过程的条件及再生磷酸铁锂电化学性能;提出了废旧磷酸铁锂电池回收中存在的问题,且展望了废旧磷酸铁锂电池回收朝着自动化、绿色环保、低成本的方向发展.     

基于双通道生成对抗网络的镜片缺陷数据增强

针对小样本条件下深度学习缺陷检测算法识别率较低的问题,提出一种基于双通道生成对抗网络的数据增强方法.由全局鉴别层和局部鉴别层两通道组成生成对抗网络,其中局部鉴别器可以增加缺陷类型的置信度损失,实现对局部信息的增强.采用所提方法在镜片缺陷图像数据集上进行实验.实验结果表明,所提方法的最近邻留一指标、最大均值差异和Wasserstein距离分别达到0.52、0.15和2.81;对于麻点、划痕、气泡和异物的缺陷类型图像,生成的图像质量优于条件生成对抗网络、Wasserstein距离生成对抗网络和马尔科夫判别器.双通道生成对抗网络生成的镜片图像有着多样性的全局信息和高质量的细节特征,可以有效增强镜片缺陷数据集.     

退役三元锂离子电池正极材料高效清洁回收技术研究进展

锂离子电池因其能量密度高、循环性能好、自放电低等优势在各个领域得到了广泛的应用.近年来,退役三元锂离子电池数量急剧增长,从保护环境和节约资源的角度来看,开展退役锂离子电池回收再生工艺研究是必要的.本文综述了退役三元锂离子电池回收再生技术的研究现状,指出对衰减程度不同的锂电池正极材料需采取灵活的梯级回收工艺路线,并详细介...     

柱前衍生化顶空-气相色谱-质谱法测定坚果和梅类食品中氰化物的含量北大核心CSCD

提出了柱前衍生化顶空-气相色谱-质谱法测定坚果和梅类食品中氰化物(以CN-计,下同)含量的方法。取样品2.0000 g,加1.0 g·L^(-1)氢氧化钠溶液约60 mL,混匀,超声提取20 min,冷却至室温后用1.0 g·L^(-1)氢氧化钠溶液定容至100 mL,过滤。取5 mL续滤液置于顶空瓶中,加入17%(体积分数)磷酸溶液200μL,混合后加入10 g·L^(-1)氯胺T溶液200μL,于55℃衍生30 min。以DB-624UI毛细管色谱柱为固定相,采用气相色谱-质谱法测定所得溶液中氰化物的含量。结果显示:CN-的质量浓度在200μg·L^(-1)以内与对应的氰化物衍生物的峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.01 mg·kg^(-1)。按照标准加入法进行回收试验,回收率为96.8%~103%,测定值的相对标准偏差(n=6)均小于4.0%。方法与国家标准方法GB 5009.36-2016中分光光度法进行对比,两种方法所得测定结果基本一致,无显著性差异。方法用于实际样品分析,结果显示坚果和梅类食品中都检出氰化物,建议将氰化物添加到GB 2762-2022的食品中污染物限量名录中,对其进行严格控制。