简介：本文介绍了对福州市西区供水终端含氧量连续一个月的监测结果。测得的平均总氯浓度和游离氯浓度分别为0.43mg/L和0.28mg/L。结果表明同时期内这样的供水在管网内停留一夜后其总氯浓度和游离氯浓度分别可降为0.18mg/L和0.08mg/L。

简介：国际合作论文是国际间开展合作的主要产出之一,对合作论文进行分析是开展机构间国际合作研究的主要途径.基于SCI国际合作论文数据,应用文献计量分析等方法,从中国计量科学研究院国际科研合作规模、与国内外机构联合开展国际科研合作的现状、合作成果的影响力等角度,分析评价了20002017年间,中国计量科学研究院的国际科研合作论文的特征和变化趋势,并对该院在经济、科技创新全球化背景下,如何有针对性的布局和开展国际科研合作及推动计量领域自主创新,提出了意见及建议.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：肺炎性军团杆菌(Legionellapneumophila)为人工热水系统中发现的致病性水生病菌。自发现20年来,如何有效地处理和防治该病菌已引起高度重视。本文通过最近十几年来的有关文献,对目前处理该水生病菌的几种有效方法和检测技术作简明扼要的描述。

简介：本文首先对该标准适用范围进行了说明，又对新旧标准的异同和实施中应注意的问题分别进行了论述，作者根据检测机构在该标准实施中容易出现的问题如核查总体的确认，DQL声称质量水平、抽样方案的检索、样本检验、判定准则等五个方面进行详尽的论述，提出自己的见解与大家共同探讨。

简介：在0．02mol／L硼酸盐缓冲溶液（pH8．7）中，钴（Ⅱ）与酪氨酸生成的络合物在-0．82V（vs．SCE）有一阴极极谱还原峰。基于该极谱行为建立了酪氨酸的分析体系并进行实验条件优化，其浓度在8．0×10^-5至4．0×10^-4·mol/L之间与极谱峰电流呈良好线性关系，检出限为2．8×10^-6mol/L。

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：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：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：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：以正己烷为萃取剂，采用毛细管气相色谱法同时测定生活饮用水及水源水中甲氰菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、溴氰菊酯和联苯菊酯五种拟除虫菊酯类农药残留量。测定结果的相对标准偏差为1．4％～2．0％。回收率为81．5％～93．0％。通过实样分析验证了方法的适用性。

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.