基于深度学习的拉曼光谱识别技术

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拉曼光谱检测作为一种准确、高效的物质鉴别技术,具有操作简单、灵敏度高、对样品无损害、受荧光信号干扰小等优点,被广泛应用在工业、农业、生物学、医学等领域。对拉曼光谱进行分类识别时,通常采用机器学习算法,但是传统的机器学习算法分析过程相对复杂,需要对拉曼光谱进行人工特征提取,然而,人工特征提取方法依赖广泛的专业知识和先验知识,而且人工特征提取会造成光谱信息的丢失,进而影响分析结果的准确性。近年来,深度学习成为人们研究的热点,而卷积神经网络作为深度学习中的经典算法在图像分类识别问题上取得了很好的效果,这为
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非编码RNA(ncRNA)是基因组转录而来的非蛋白编码RNA分子,在表观遗传学、转录后调控和染色质修饰等方面发挥着重要作用。长链非编码RNA(lncRNA)是非编码RNA的一种,在转录组中占重要比例。LncRNA参与基因印记、染色质建模和各种生物学过程,已成为生物医学研究的热点。LncRNA的异常变化与疾病的发生和发展密切相关,它影响原癌基因、抑癌基因、代谢酶基因以及转录因子的表达,是研究癌症诊断
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人类在使用煤、石油、天.然气等矿物资源来提高和改善人们生活水平的同时,也会产生一系列的环境污染问题,如燃煤排放的硫氧化物和氮氧.化物会形成酸雨等环境问题。。目前,硫氧化物的脱除技术已经相对地完善,而对于氮氧化物的消除这一问题,人类目前还仍在探究阶段。NH_3选择性催化还原氮氧化物(NH_3-SCR)是公认的能够使NO_x排放得到有效控制的途径,其中,催化剂是该工艺的核心,因此研发新型无毒的高性能的
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