简介：在视频编码器中，软判决量化可获得最优编码性能，但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖．比较而言，基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失，但不存在系数间依赖，且非常适合硬件并行流水处理．今采用离线统计的方法，分析余弦变换系数的分布情况，量化余数对量化的具体影响，构建了基于余弦变换系数分布参数，量化余数的自适应偏移模型．基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法．仿真结果表明，该算法在保证并行化处理的条件下，其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升，可接近软判决量化算法性能．

简介：行人再识别是视频监控领域的关键问题之一，难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大．基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设，现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法．通过卷积神经网络学习得到哈希函数，结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效，使得相似的图像能够获得相似的哈希编码，最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别．实验结果表明，深度哈希特征能够有效地进行行人再识别，提高了算法的执行效率．

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

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：传统的深度信念网络模型缺乏并行有效的算法来确定网络层数以及隐藏层神经元的数目,实验时大多依据经验来选取,这样做不仅使得模型训练困难,且范化能力差,影响实验结果.针对此问题,通过比较重构误差和验证集错误分类率的乘积（加权误差）大小来选取网络层数,网络层数确定后,再根据重构误差使用渐增法或二分法来选择合适的隐层神经元数目,以使整个模型达到最优.实验结果表明,用上述方法确定模型网络层数及隐藏层神经元数目,能有效提高模型分类或预测的精度.

简介：

简介：本文介绍了臭氧化活性炭技术在生活饮用水深度处理中的应用。通过研究国内外臭氧生物活性炭工艺的发展现状和应用实践，综述臭氧化一生物活性炭联用技术的作用机理及在水处理中的应用研究，并提出了此项技术在应用中存在的问题，并介绍提高此项技术的应用措施。

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：目的：初步判断了风柜斗草中主要化学成分的类型。方法：采用中药化学成分系统预试验等方法，对风柜斗草的水提取液、乙醇提取液及石油醚提取液进行分析研究，通过沉淀反应、颜色反应及薄层色谱法进行分析鉴别。结果：风柜斗草含有多糖类、氨基酸类、酚类、黄酮类、有机酸以及甾体皂苷等成分。结论：通过对风柜斗草化学成分分析，将为进一步确定其活性部位，开发利用风柜斗草提供实验依据。

简介：基于酸性条件下，氢化可的松对高锰酸钾-亚硫酸钠体系发光反应具有明显的增敏作用，本文研究建立了顺序注射化学发光测定氢化可的松含量的分析新方法。在优化的实验条件下，氢化可的松的质量浓度在1．0×10^-9～1．0×10^-6g／mL范围内与发光强度呈良好的线性关系，检出限（3σ）为5．6×10^-1g／mL。对浓度为5×10^-8g/mL氢化可的松进行11次平行测定，其相对标准偏差为1．99％。经实验，本体系具有快速、准确、简便、试剂消耗少、灵敏度高、线性范围宽等特点，应用于注射液中氢化可的松含量的测定，结果与标准方法一致。

简介：根据Q235钢在海南地区第2年的土壤腐蚀试验结果,以及对各试验站土壤化学成分的分析,采用逐步回归的统计分析方法,讨论土壤化学成分与Q235钢腐蚀失重的相关关系.结果表明,土壤中的Ca2+和全氮量与Q235钢的腐蚀失重有较好的相关性,是Q235钢腐蚀的主要影响因素.

简介：本文利用金霉素对KMnO4-Na2SO3化学发光体系的发光有增敏的作用，结合流动注射技术，建立了流动注射化学发光法测定金霉素的新方法。在最佳条件下，金霉素溶液的浓度在2．0×10^-7～5．0×10^-5mol/L范围内与化学发光强度呈良好的线性关系。该方法的检测限（S／N=3）为1．0×10^-8mol／L。对实际样品进行回收实验，回收率在98％-103％间。结果表明该方法适合对金霉素的测定。并对可能的发光机理进行了初步的探讨。

简介：采用循环伏安法研究三氯生在石墨烯修饰电极上的电化学行为及建立对其含量测定的电化学分析方法。在pH7．0PBS缓冲液中，氧化峰电流与三氯生的浓度在（2．0×10^-8～1．2×10^-7）mol／L范围内呈良好的线性关系，检测限为3．0×10^-9mol／L。已用于实际样品中三氯生含量的直接测定。该方法灵敏度高、检测范围宽，结果令人满意。

简介：本文提出了一种以重铬酸钾为氧化剂,以硝酸银和硝酸铋为掩蔽剂消除氯离子干扰,测定化学耗氧量的新方法,并研究了消化过程中的各种条件,如硫酸浓度、消化时间等.采用硝酸银和硝酸铋联合掩蔽剂可以取代标准重铬酸钾法测定(COD)中使用的硫酸汞,从而避免汞对环境的污染,并使用这种新方法测定了多种类型的水样.结果表明,本法操作简便、快速灵敏、准确度高,并具有广泛的适应性.

简介：研究了原子荧光法测定生态地球化学调查样品中的砷、汞的测量条件.As、Hg方法的检出限分别为0.2mg/kg和0.0042mg/kg.As的相对标准偏差(RSD)为≤4.10%,Hg相对标准偏差(RSD)为≤6.38%,方法的各项指标完全满足生态地球化学调查样品检测的要求.

简介：研究了钴催化氟磺酸9.10-二甲基吖啶的化学发光特性。建立了测定Co2的化学发光新方法。方法线性范围为1×10-10～1×10-7g/ml;检测限为5.0×10-11g/mlCo2+。测定5×10-9g/mlCo2+的相对标准偏差为6.0％。方法可应用于自来水、江水、池塘水中痕量钴的测定。

简介：目的：对大花紫薇的化学成分及其药理作用的研究进展作一综述,提供有关大花紫薇叶研究的较全面的科学资料。方法：查阅国内外公开发表的文献23篇,对从大花紫薇叶中得到的化学成分及其药理作用进行论述。结果：大花紫薇叶主要含有鞣质类、三萜类、生物碱类、黄酮类等化学成分。且在降血糖、降脂、抗氧化以及抗真菌等方面有较好的药理作用。结论：本综述为进一步开发利用大花紫薇提供参考。