【摘 要】
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在固体材料表面黏附成膜是微藻细胞的一种生理特性。近些年基于微藻生物膜的生物过程,如生物膜贴壁培养和防附着技术受到了很多关注。微藻在固体材料表面的黏附受藻细胞与材料表面之间的相互作用的影响,建立黏附强度与材料表面性质参数间的关系对于通过材料选择来强化或控制微藻生物膜具有非常重要的意义。本工作的目的是揭示和明确材料亲疏水性对微藻黏附的影响,提出了一种双酚A环氧(EP)树脂表面亲疏水改性的方法。通过将亲
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在固体材料表面黏附成膜是微藻细胞的一种生理特性。近些年基于微藻生物膜的生物过程,如生物膜贴壁培养和防附着技术受到了很多关注。微藻在固体材料表面的黏附受藻细胞与材料表面之间的相互作用的影响,建立黏附强度与材料表面性质参数间的关系对于通过材料选择来强化或控制微藻生物膜具有非常重要的意义。本工作的目的是揭示和明确材料亲疏水性对微藻黏附的影响,提出了一种双酚A环氧(EP)树脂表面亲疏水改性的方法。通过将亲水性的二乙醇胺(DEA)或疏水性的聚甲基聚硅氧烷(PMHS)加入到EP树脂中反应,EP树脂表面水接触角在
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基于批量归一化的mask scoring R-CNN在目标检测与实例分割领域展现出卓越性能,其平均精度明显高于传统实例分割模型Mask R-CNN。但是由于批量归一化方法存在小批量精度骤降和大批量GPU内存溢出的缺陷,影响到实际应用中的检测与分割任务效果。自适配归一化方法对各批量大小都有极佳的鲁棒性,可以弥补上述不足。从数学角度给出了减少自适配归一化中计算冗余的证明,并将其应用于mask scor
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由于自然场景中的文本的提取与理解具有重要的现实应用意义,如盲人导航,图片筛选等,针对传统文本检测步骤繁多、效率低下和深度学习复杂度高的问题,本文提出了一种基于轻量级网络的自然场景下的文本检测。该网络基于回归的思想使用全卷积网络结构进行不同层次的特征的融合,快速且准确的定位出文本区域,一步输出预测框。网络采用U-net结构提取卷积特征和预测文本,可以准确定位图片中的小文本行,在分辨率低的图片,定位图
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智能手机的普及为现场快速检测技术的发展带来了新的机会,其中使用智能手机相机进行显色分析是一大热点。然而因为智能手机摄像头的拍摄功能集成了预处理功能,并不完全适合进行准确的显色分析,因此需要在智能手机拍摄照片的过程中加入校准过程。目前已经有各种各样不同的校准方法,但各有利弊。为了提高方法的准确性和普适性,一种适用于免疫层析试纸的智能手机读取试纸的新方法被提出,该方法使用线性回归作校准,使用CIEDE
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