简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：机动车尾气第三方检测已经在山东省内蓬勃展开,如何做好机动车尾气检测的质量控制工作,保证检测数据的准确可靠,国标中只有相关的要求,没有相关的具体措施。本文作者从事机动车尾气线检测质量控制管理工作,根据工作实际,查阅资料,总结了一整套有关机动车尾气检测的质量控制措施,并在实际应用中取得了良好的效果。

简介：本文从介绍检测实验室工作流程和分析存在问题入手,详细论述检测报告编制和管理软件系统的设计要求,探索出一种在符合实验室质量体系前提下报告管理系统的解决方案,并通过引入报告模板的概念来增加报告编制的灵活性.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：邻苯二甲酸酯（phthalateesters，PAEs）是目前应用范围较广的一类增塑剂，用以增加高聚物的可塑性。PAEs通过范德华力同高聚物结合，易逸出基体，其具有致畸和致突变性，故属于环境内分泌干扰物。PAEs污染已引起公众特别关注，多种关于PAEs环境行为和毒理性研究为控制其污染提供重要的理论依据。

简介：超声波这项新技术被用于研究和诊断领域已经有很多年了。本文分别例举了超声波技术在乳品品质检测，肉制品品质检测，面粉品质检测，果蔬产品品质检测，添加剂分析，农药残留分析和金属元素分析上的应用。旨在对其目前在食品生产领域和食品安全检测领域中的应用及其进展进行介绍，为新检测技术研究者提供参考资料。

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：采用离子注入的方法,将钴离子（Co）直接注入到氧化铟锡（ITO）导电玻璃电极表面,制得纳米钴修饰电极（Co/ITO）。通过循环伏安法（CV）、X-射线光电子能谱法（XPS）以及扫描电子显微镜（SEM）等方法对纳米钴修饰电极表面进行了表征。以Co/ITO为工作电极,在0.1molL-1NaOH溶液中,峰电流与谷胱甘肽（GSH）浓度在1.0×10-7mol·L-1~2.0×10-6mol·L-1之间呈线性关系,检出限为1.0×10-7mol·L-1。纳米钴修饰电极还体现了良好的稳定性和重现性,可用于实际样品中谷胱甘肽的检测。

简介：电脑硬盘内部洁净度要求非常高，少量污染物将会导致磁头的飞行特征发生改变，例如造成磁头读写信号有误，写入性能差，一些静态的或者飞行状态的挥发冷凝物及液态污染物都会对硬盘造成伤害。利用特定装置在硬盘工作过程中，将其内部挥发出的有机气体收集到吸附管内，通过自动热脱附后GC/MS测试，对成份进行半定量分析。

简介：本试验利用乙腈提取塑化剂，氮吹浓缩后甲醇定容通过气相色谱一质谱联用仪测定。试验结果表明：该测定方法的加标回收率在89．1％-104．8％，RSD为1．01％～3．19％，与GB／T2191-2008标准中规定的方法相比相差无几，但样品的处理时间更短，操作方便、经济、快速，适合在基层实验室做大量样品筛选时选用。

简介：本文综述了硒元素在食品中的存在形态和检测方法,并对食品中硒形态检测进行展望。

简介：该文介绍如何用数理统计方法判定检测下限.

简介：医学影像是癌症早期检测的一个重要方式.现提出一种基于更快速区域卷积神经网络（FasterRCNN）的癌症影像检测方法,通过添加拉普拉斯卷积层锐化结节边缘、突出结节轮廓,修改锚框大小,调试超参数提高了检测效果.该方法在保证精度的情况下,提高了诊断效率,为计算机辅助诊断提供了参考.

简介：本文通过阴极恒电位方法在ITO电极上修饰SnS薄膜，优化了镀膜条件并对修饰电极通过SEM、电化学等性能进行了表征。研究了鲁米诺在SnS／ITO修饰电极上的ECL行为，研究发现SnS的存在可以促进ECL的增强，ECL的强度同鲁米诺的浓度成正比，鲁米诺的最低检测限可达到3．9×10^-11mol／L。另外，基于超氧化物歧化酶（SOD酶）可以抑制鲁米诺的电致化学发光的原理，利用该修饰电极建立了一种SOD测定ECL方法，测定的线性范围为2．4×10^5U／L．2．16×10^6U／L，最低检测限为1．5×10^6U／L。

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。