简介：本方法利用Au原子在X射线激发下所发射的L_β线和M线的强度比值来区别镀金和K金,同时也利用这个比值的大小来测定镀金层的厚度,测定区范围为0—4μm,测定值与标定值的相对偏差小于12％。

简介：饲料样品用适当浓度的酸、碱溶液处理,经水洗,中和及静置沉积后,用简单的倾倒法使粗纤维与沙子等杂质分离,所得粗纤维置130℃中烘干2小时,即可直接定量测定饲料中的粗纤维含量.本方法无需纤维测定仪、真空抽滤装置及高温炉等设备;方法的相对标准偏差为2.7%,双试平行差在0.03%～0.08%之间,极差为0.39%;t检验表明,本法与GB/T6434-94法之间无显著性差异.方法简便、快速、准确,易于推广.

简介：采用干燥器法、气候箱法、气体分析法对棕纤维弹性床垫中的甲醛进行收集，并用酚试剂分光光度法对收集的甲醛进行检测。检测结果表明，不同方法收集的棕纤维弹性床垫甲醛释放量具有一定的相关性，不同收集方法间呈线性关系。

简介：本文阐述了用超声波短时作用来处理水样,从而找到更科学地计数水体中微囊藻细胞数的方法。并通过实验进一步研究了超声波频率和作用时间对处理效果的影响。

简介：本文介绍用电子探针测定涂塑钢板每平方米含锌量的方法。

简介：本文报道了用电子探针显微分析仪测定了可写入VCD金盘镀金反射层之成色与厚度,并估算了一片VCD金盘的含金量。

简介：本文以Tencel、棉、粘胶、铜氨的近红外指纹光谱作为分析对象,采用判别分析、主成分分析和Mahalanobis距离对Tencel、棉、粘胶、铜氨等纤维进行快速鉴别。分析结果表明：该方法为Tencel、棉、粘胶、铜氨进行归类提供一种可靠、简便的手段,盲样检测的准确率可达97%。

简介：本文探讨了牙本质龋损中胶原蛋白的变化持点,为临床牙本质龋的预防与治疗提供参考依据.实验采用氨基酸自动分析仪测量正常和二层龋坏牙本质龋胶原蛋白中18种氨基酸含量,结果表明:(1)正常与内层龋坏牙本质胶原蛋白中18种氨基酸含量无明显差别(P＞0.05).(2)外层龋坏牙本质胶原蛋白除甘氨酸明显增高外,其余氨基酸含量明显低于正常及龋坏内层牙本质中的胶原蛋白(P＜0.05).说明牙本质发生龋损时,内层龋坏牙本质中的胶原蛋白在其氨基酸含量及构成比上无显著改变,同正常牙本质胶原蛋白-样为Ⅰ型胶原;而外层龋坏牙本质中的胶原蛋白则发生了明显变化,非Ⅰ型胶原.本文研究结果同时也说明作为生命科学研究重要组成部分临床医学一个分支的口腔医学和分析仪器有着密切的关系,自动生化分析仪器氨基酸自动分析仪在口腔医学的研究中有看重要意义.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.