人工智能在国防领域的应用与进展

人工智能已经上升为国家战略,成为国家、军队竞争的重要战场.人工智能应用于国防领域有提升军队信息优势、提高决策速度和质量、提升人类能力、降低作战人员的风险和成本的巨大优势,在后勤保障、网络攻防、指挥和控制等7个领域已经得到了应用.美国和俄罗斯等国家早已将人工智能的国防应用提上了日程并进行了部分部署应用.不过,人工智能还存...     

基于自注意力的双向LSTM网络的情感分析模型

如今,社交媒体中的用户评论经常涉及到对目标对象的多个属性不同的情感倾向.这种多维度的用户情感对文本情感分析任务构成了巨大的挑战.然而,先前的研究很大程度上侧重于依赖外部信息,不擅长捕捉数据或特征的内部相关性.因此,提出了一种新颖的基于自注意力机制的双向LSTM网络的情感分析模型.使用双向LSTM神经网络学习抽象的文本语...     

我国乡镇企业融资障碍及对策分析

乡镇企业作为我国国民经济中的重要角色,在推动我国经济快速增长、推动乡村振兴进程实施等方面起到了显著的作用.我国乡镇企业自改革开放以来,已经有了令人瞩目的变化,但在其现代化发展的进程中,仍然面对着融资难等问题.本文根据客观分析现阶段乡镇企业融资存在的问题,科学合理地阐释其问题存在的缘由,为推动乡村振兴发展,促进乡镇中小企...     

芭蕉芋交联淀粉的制备工艺研究及结构表征

以芭蕉芋淀粉为原料,环氧氯丙烷(ECH)为交联剂,在单因素试验的基础上,采用响应面分析法,确定合成芭蕉芋交联淀粉的最优工艺,并通过FTIR、SEM对产品结构进行表征。结果表明,芭蕉芋交联淀粉制备的最佳条件为芭蕉芋淀粉10 g、 ECH用量为0.9 mL、Na OH用量为4.4 mL、温度39℃、时间4 h。FTIR表明芭蕉芋淀粉分子之间成功交联。SEM表明交联反应使原淀粉的颗粒形态发生变化,呈现一定的交联网状结构。     

HPLC测定水稻田土壤中苄嘧磺隆的残留量

建立了利用高效液相色谱法测定稻田土壤中苄嘧磺隆残留量的方法。样品以乙腈提取,用配有紫外检测器的液相色谱仪测定。苄嘧磺隆的最低检测量为0.5×10-9g。当添加浓度在0.02～2mg/kg时,添加回收率在85.6%～102.7%,变异系数在4.78%～10.8%,符合测定要求。     

粉唑醇在小麦和土壤中残留量的气相色谱测定方法研究

建立了粉唑醇在小麦和土壤中残留量的气相色谱定量检测方法。样品经乙腈提取,过SPEFlorisil小柱净化,采用HP–5,30m×0.32mm×0.25μm毛细管色谱柱、氮磷检测器、外标法定量气相色谱测定。方法的线性范围在0.05～10mg/L,方程y=8362.6x+151.1,相关系数0.9999;最小检出量为0.05ng,最低检出浓度0.01mg/kg,平均回收率为89.97%～97.47%,相对标准偏差(RSD)为1.31%～6.67%。     

基于Android的数学公式编辑平台的探究

本文阐述了如何实现在Android开发中数学公式通过自定义键盘输入的形式,完成一般以及较高级的数学公式的输入和编辑。该方式的核心内容是Latex与公式之间的转换,通过HTTP请求,正则表达式的判断后调用已有接口来实现的一种技术。     

基于三维荧光谱降维处理的矿物油识别研究

以汽油、煤油和柴油为研究对象,并将其作为整体研究,不考虑其中具体组分,利用荧光光谱分析技术,提出一种通过将光谱数据矩阵首尾相连,求取其包络线,利用其表观统计量(选用标准偏差、峰度系数和偏度系数)将三维光谱降为二维光谱的方法,该方法对于光谱有一定程度重叠但光谱形状相似性较低的体系有较好的适用性。结合聚类方法,对油种进行识别,识别率达98%,依据朗伯比尔定律,测定三种油类的荧光强度与浓度的拟合曲线,并对其进行定量分析,加标回收率可达95%以上。并与目前常用的平行因子法进行分辨效率的比较,在计算时间上提高了43%。     

杭州地铁青年路站深基坑监测分析

以杭州市地铁5号线青年路车站深基坑为背景,对开挖过程中地表沉降、地下连续墙和土体深层水平位移、内支撑轴力等监测数据进行分析。研究结果表明:基坑开挖引起的地表沉降具有明显的时空效应,且大部分监测点的累计沉降值超过报警值,需提高施工水平控制其沉降;基坑测斜数据在一定程度上可以反映局部土质好坏情况,土体深层水平位移与墙体深层水平位移密切相关,土体深层水平位移在一定程度上可以反映墙体深层水平位移;要提高轴力的监测频率,防止第一道支撑受拉过大与地下连续墙脱开,另外,支撑设计偏于保守,后续设计有待优化。     

拉曼光谱诊断喉癌的初步探究北大核心CSCD

为了比较喉癌组织及癌旁组织拉曼光谱的差别,得出其各自的特点和规律,建立了喉癌诊断模型;收集2014年10月—2015年8月在中南大学湘雅医院耳鼻咽喉头颈外科进行手术切除的54例喉癌样本和56例癌旁样本,样本统一处理后进行拉曼光谱检测,收集原始光谱数据进行预处理和统计学分析。结果表明:喉癌组织比癌旁组织的的平均拉曼光谱强度更大,且喉癌组织存在稳定的拉曼峰群;喉癌组与癌旁组的t检验结果显示,在波数为150~1859cm-1、1864~1872cm-1、1890~1898.5cm-1、1900~1924cm-1、1964~1968cm-1、1993~1998.5cm-1和2010.5~3476cm-1的波段内,两组样本有统计学差异(显著性水平p<0.05);利用主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)法选取差异波段进行分析,提取3个显著性差异主成分,将其作为LDA的输入,计算判别函数系数,并建立判别模型,判别模型对样本的预测具有较好的特异度和灵敏度,分别为80.4%和87.0%;利用受试者工作特征(ROC)曲线法对喉癌诊断模型进行评价,曲线下面积为0.877;喉癌组织和癌旁组织的拉曼光谱存在较明显且稳定的差异,利用多元统计分析的方法建立的判别模型具有较好的可靠性;拉曼光谱具有在分子水平上为喉癌提供无损、实时诊断与检测的潜能。