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超高效液相色谱-串联高分辨率质谱法同时测定猪毛发中12种吩噻嗪类药物的残留量

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理化检验（化学分册） 2024年第8期60卷 775-781页

作者：王博文张晓光张笃红魏萌河北翔致检测技术有限公司石家庄050035 河北医科大学护理学院石家庄050035

考虑到毛发样品取样方便、前处理简单,可实现动物源性农产品中违禁药物的持续动态监测,因此进行了题示研究。猪毛发样品于-40℃冷冻,清洗,氮气吹干,剪成小段,置于液氮冷冻研磨器中,设置撞子振荡频率至12次·s^(-1),研磨时间至3.5 min,... 详细信息

考虑到毛发样品取样方便、前处理简单,可实现动物源性农产品中违禁药物的持续动态监测,因此进行了题示研究。猪毛发样品于-40℃冷冻,清洗,氮气吹干,剪成小段,置于液氮冷冻研磨器中,设置撞子振荡频率至12次·s^(-1),研磨时间至3.5 min,稳定时间至5 min,将样品研碎成末。分取80 mg,加入4μL 1000μg·L^(-1)混合内标溶液以及10 mL含0.1%(体积分数,下同)甲酸的乙腈溶液,超声提取5 min,于4℃离心3 min。上清液过0.45μm滤膜,将全部滤液过Oasis PRIME HLB固相萃取柱。收集流出液,分取5 mL,于60℃氮吹至干。加入200μL甲醇复溶,于4℃离心1 min,上清液按照优化的仪器工作条件测定。在色谱分析中,以Waters Acquity BEH C_(18)色谱柱为固定相,不同体积比的0.1%甲酸溶液和甲醇的混合溶液为流动性进行梯度洗脱分离。在串联质谱分析中,以加热电喷雾离子源正离子模式电离,以母离子提取峰面积进行内标法定量,子离子的精确质量数进行定性。结果显示:氯丙嗪、氯丙嗪亚砜、异丙嗪、丙酰丙嗪、硫利达嗪、三氟拉嗪的质量浓度在1~200μg·L^(-1)内,异丙嗪亚砜、甲苯噻嗪、乙酰丙嗪、奋乃静、氟奋乃静、癸氟奋乃静在2~200μg·L^(-1)内和对应的峰面积比呈线性关系,检出限(3S/N)为2~4μg·kg^(-1)。按照标准加入法进行回收试验,回收率为84.6%~107%,测定值的相对标准偏差(n=5)为1.2%~13%。

关键词：超高效液相色谱-串联高分辨率质谱法基质效应吩噻嗪类药物猪毛发

DCT-YOLOv5:从频率角度设计目标检测算法

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计算机技术与发展 2024年第10期34卷 69-76页

作者：王涛张笃振江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

离散余弦变换(DCT)是JPEG压缩算法的核心步骤之一,将图像空间域的像素数据转换为频率域的系数。DCT与深度学习结合的算法非常常见,但并未从频率角度解析卷积结构。为进一步提升目标检测性能,针对该问题提出改进算法:DCT-YOLOv5。首先,... 详细信息

离散余弦变换(DCT)是JPEG压缩算法的核心步骤之一,将图像空间域的像素数据转换为频率域的系数。DCT与深度学习结合的算法非常常见,但并未从频率角度解析卷积结构。为进一步提升目标检测性能,针对该问题提出改进算法:DCT-YOLOv5。首先,证明卷积神经网络(CNNs)、Transformer和MLP架构都是对频域的隐式建模,验证以往模型设计的默认原则:有效感受野总小于理论感受野、多个小卷积核优于大卷积核。其次,考虑输入通道和卷积核选择合理的输出通道数,做到近似无损变换,其中下采样阶段是唯一改变通道数的地方。最后,通过固定参数比较DCT和卷积,二者差异稳定在±0.8%。并且为了最大程度降低计算量,引入固定组内数量的分组卷积。该模型以YOLOv5为基准,在COCO数据集上设计了丰富实验,验证方法的有效性。取得了28.9%的mAP@.5和277.8的FPS,相对于基准模型获得了1.3%的相对提升。测试结果表明,改进后的模型在精度上有显著提升,并能够在更低的算力平台上运行。

关键词：离散余弦变换卷积神经网络下采样固定参数 YOLOv5

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基于改进YOLOv5的水下目标检测模型

现代计算机 2024年第7期30卷 1-8,63页

作者：张征鑫张笃振江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州221116

在复杂的深海环境中,精准地检测和识别目标是海洋探索和保护的关键。此研究对YOLOv5目标检测算法进行了优化,以提升水下目标的检测效果和效率。为了增强模型的特征提取能力,对YOLOv5的关键卷积结构——C3模块进行了替换。此外,引入SEAtt... 详细信息

在复杂的深海环境中,精准地检测和识别目标是海洋探索和保护的关键。此研究对YOLOv5目标检测算法进行了优化,以提升水下目标的检测效果和效率。为了增强模型的特征提取能力,对YOLOv5的关键卷积结构——C3模块进行了替换。此外,引入SEAttention模块,这种模块利用空间注意力机制,使模型更专注于重要目标的识别。评估时,采用EIoU作为标准以准确地衡量目标检测的表现。实验主要在DeepTrash数据集上进行,与原始YOLOv5相比,优化后的模型在精确度上提高了3.1个百分点,召回率提高了1.8个百分点,mAP@0.5提高了2.4个百分点。而且,优化后的模型参数量也减少了17.4个百分点,从而提升了计算效率。即使与最新的YOLOv8相比,优化后的模型也展现出了优越的性能。

关键词：水下目标目标检测注意力机制 YOLOv5 深度学习

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犬病的临床诊断方法

吉林畜牧兽医 2000年第3期22卷 28-28页

作者：石冬梅张笃印

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高地应力区铁路安全风险管控及对策

铁道工程学报 2024年第4期41卷 102-107页

作者：印建文段荣成成兰铁路有限责任公司成都610037 中铁第一勘察设计院集团有限公司西安710043

研究目的:为准确判识西宁至成都铁路高地应力区铁路建设风险因素、降低建设风险,采用工程类比法分析高地应力区铁路建设风险因素及可能引起的后果,并进行方案比选。研究结论:(1)铁路工程方案研究阶段除考虑地质、环保、工程对策及投资... 详细信息

研究目的:为准确判识西宁至成都铁路高地应力区铁路建设风险因素、降低建设风险,采用工程类比法分析高地应力区铁路建设风险因素及可能引起的后果,并进行方案比选。研究结论:(1)铁路工程方案研究阶段除考虑地质、环保、工程对策及投资等因素外,应将风险管控纳入方案比选,尽可能规避潜在的风险因素,高地应力区选线应优先选用明线工程(路基与桥梁等),当以隧道工程通过时,宜选择围岩较好的侵入岩以浅埋、短隧的方式通过,并设置合理的风险应对对策;(2)施工阶段应加强风险研判、动态调整对策;(3)高地应力软岩隧道施工中应建立以变形速率和位移为双控指标的管理体系;(4)高地应力隧道应优先推广机械化配套施工,洞内人员远离掌子面,降低人员伤亡风险;(5)本研究成果可为类似高地应力区铁路隧道选线提供参考。

关键词：西宁至成都铁路高地应力风险因素风险管控风险对策

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进口大豆夏季内环流控温保水通风模式研究

中国粮油学报 2024年

作者：范占鹏叶真洪张笃峰白宝喜付鹏程黄亚伟曾凌沛姜祖新河南工业大学中储粮成都储藏研究院有限公司中央储备粮承德直属库有限公司珠海市粮食集团有限公司

选择华北北部高大平房仓作为实验仓，开展内环流控温保水通风模式研究，升级内环流控温储粮技术，探索“三北”地区的保质减损储粮技术，为储粮减损保质提供参考。结果表明：在经过湿膜的等焓加湿，仓湿控制在40%～65%，最高粮温始终处... 详细信息

选择华北北部高大平房仓作为实验仓，开展内环流控温保水通风模式研究，升级内环流控温储粮技术，探索“三北”地区的保质减损储粮技术，为储粮减损保质提供参考。结果表明：在经过湿膜的等焓加湿，仓湿控制在40%～65%，最高粮温始终处于25 ℃以下，并缩小粮堆各层温差，最高仓温为19.5 ℃，比对照仓低5.2 ℃，实验仓与对照仓均达到准低温储粮。实验仓整仓水分质量分数增加了0.51%，且粮堆中间二至五层水分增加较少，上层与底层水分增加较多，缩小了各层之间的水分差距，减少了损耗，实验后粮堆各层水分均在安全水分以内且相对均匀。

关键词：进口大豆内环流控温保水储粮减损

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保留细节特征的图像任意风格迁移

计算机系统应用 2024年第3期33卷 118-125页

作者：蒋亨畅张笃振江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州221116

一些主流的图像任意风格迁移模型在保持内容图像的显著性信息和细节特征方面依然有局限性,生成的图像往往具有内容模糊、细节失真等问题.针对以上问题,本文提出一种可以有效保留内容图像细节特征的图像任意风格迁移模型.模型包括灵活地... 详细信息

一些主流的图像任意风格迁移模型在保持内容图像的显著性信息和细节特征方面依然有局限性,生成的图像往往具有内容模糊、细节失真等问题.针对以上问题,本文提出一种可以有效保留内容图像细节特征的图像任意风格迁移模型.模型包括灵活地融合从编码器提取到的浅层至深层的多层级图像特征;提出一种新的特征融合模块,该模块可以高质量地融合内容特征和风格特征.此外,还提出一个新的损失函数,该损失函数可以很好地保持内容和风格全局结构,消除伪影.实验结果表明,本文提出的图像任意风格迁移模型可以很好地平衡风格和内容,保留内容图像完整的语义信息和细节特征,生成视觉效果更好的风格化图像.

关键词：图像任意风格迁移保留细节特征多层级图像特征特征融合损失函数注意力机制

基于深度半非负矩阵分解模型的流程工业故障检测

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基于深度半非负矩阵分解模型的流程工业故障检测

2023中国自动化大会

作者：张丙鑫孔祥印宋执环浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术全国重点实验室

提出了一种基于深度半非负矩阵分解的故障检测方法,将传统半非负矩阵分解模型有效地拓展为深度形式,使用交替方向乘子法加速深度模型训练过程,以充分提取过程数据的隐含特征。为了将每层提取的信息进行有效整合,通过贝叶斯推断技术将监... 详细信息

提出了一种基于深度半非负矩阵分解的故障检测方法,将传统半非负矩阵分解模型有效地拓展为深度形式,使用交替方向乘子法加速深度模型训练过程,以充分提取过程数据的隐含特征。为了将每层提取的信息进行有效整合,通过贝叶斯推断技术将监测统计量转化为后验概率,并采用一种加权策略将其融合为统一的概率形式监控指标。该模型的故障检测性能在TE过程仿真平台上进行测试和评估,结果表明所提出的方法优于当前多数主流方法。

关键词：故障检测数据驱动建模非负矩阵分解贝叶斯推断

来源： cnki会议评论

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液体活检在胰腺癌早期诊断中应用的研究进展

中华医学杂志 2024年第8期104卷 625-629页

作者：王灼印郭旭朱斌首都医科大学附属北京世纪坛医院普通外科，北京100038

胰腺癌恶性程度极高,且缺乏典型的早期症状和高效的诊断方法,绝大多数患者在确诊时已丧失手术机会,预后极差。早期诊断对于改善胰腺癌预后至关重要,液体活检旨在通过检测各种体液中的肿瘤相关标志物,如循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA和外泌... 详细信息

胰腺癌恶性程度极高,且缺乏典型的早期症状和高效的诊断方法,绝大多数患者在确诊时已丧失手术机会,预后极差。早期诊断对于改善胰腺癌预后至关重要,液体活检旨在通过检测各种体液中的肿瘤相关标志物,如循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA和外泌体等,达到胰腺癌早期诊断的目的。液体活检具有非侵入性、取样方便以及全面反映肿瘤异质性等优势,已展现出巨大的临床应用价值。因此,本文重点讨论液体活检在胰腺癌早期诊断中应用的研究现状、局限性及发展前景。

关键词：胰腺肿瘤液体活检循环肿瘤细胞循环肿瘤DNA 外泌体早期诊断