基于卷积神经网络的航道边坡病害识别

内河航运是运输系统的关键组成部分,航道安全关系着水运系统的正常运转以及周边地区人民群众的安全。卷积神经网络技术在目标识别方面优异的效果为航道边坡病害检测提供了新的思路。针对人工检测效率低下的问题,文中设计了一种航道边坡病害分类识别系统,采集了三种典型航道边坡病害的图像数据集并进行了数据增强,使用改进的ResNet18网络进行训练,结果表明,该模型对边坡病害图像分类识别的精确率和召回率分别达到91.6%、91.53%,可有效替代人工检测方式。     

荧光光谱滴定法研究葫芦脲[7]对亚甲基蓝的包结作用

采用荧光光谱滴定法研究了不同温度下及醋酸缓冲溶液中,葫芦脲[7](CB7)对亚甲基蓝(MB)的包结作用。在一定的浓度范围内,体系的荧光强度随着CB7浓度的增大而增强,且荧光峰位有一定的蓝移,结果显示二者形成了1∶1的包结配合物,同时计算了它们的包结稳定常数以及相关热力学常数ΔG,Δh和ΔS,热力学常数数值说明反应是焓变驱动的。此外,利用1H NMR谱图,结合葫芦脲[7]以及客体亚甲基蓝的结构特征,对其包结机理及主客体作用模式进行了探讨。