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Room temperature H_2S micro-sensors with anti-humidity properties fabricated from NiO-In_2O_3 composite nanofibers

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Science China(Technological Sciences) 2013年第3期56卷 821-826页

NiO-In2O3 composite nanofibers are synthesized via electrospinning and calcining techniques. Micro-sensors are fabricated by sputtering Pt electrodes on Si chips to form sensor substrates, and then spinning the NiO-In2O3 composite nanofibers onto the sensor substrate surface. The as-fabricated micro-sensors exhibit excellent H2S sensing properties at room temperature. The sensi- tivity of the micro-sensors is up to 6 when the sensors are exposed to 3 μL/L HzS, and the corresponding response and recovery times are 14 and 22 s, respectively. The micro-sensors also exhibit high selectivity and good stability. Especially, the micro-sensors can operate at various humidity conditions. The sensitivity of the micro-sensors is 3.8 to 3 μL/L HzS at 75% relative humidity. These characteristics make the micro-sensors good candidates for practical H2S sensors with high performance.

关键词： gas sensors nanofibers micro-sensors metal oxide semiconductors nanomaterials

Synthetic Study towards(+)-Clavosolide A:Synthesis of the Intermediate of(R)-methyl 5-hydroxy-3-oxoheptanoate

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Synthetic Study towards(+)-Clavosolide A:Synthesis of the In...

2015 2nd International Conference on Machinery,Materials Engineering,Chemical Engineering and Biotechnology(MMECEB 2015)

作者： Xiao Leng Tianxiang Xu shuangping huang Xiaoji Wang School of Pharmacy Jiangxi Science and Technology Normal University

The important intermediate,(R)-methyl 5-hydroxy-3-oxoheptanoate,of study towards to total synthesis of(+)-Clavosolide A(1) was described,which was commenced from commercially available D-phenylalanine.

关键词：

来源： cnki会议评论

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基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟病检测方法

农业工程学报 2017年第20期33卷 169-176页

作者：黄双萍孙超齐龙马旭汪文娟华南理工大学电子与信息学院广州510641 华南农业大学工程学院广州510642 广东省农业科学院植物保护研究所广州510640

穗瘟是一种严重影响水稻产量及品质的多发病害,有效地检测穗瘟是水稻病害防治的重要任务。该文提出基于深度卷积神经网络GoogLeNet模型的水稻穗瘟病检测方法,该方法利用Inception基本模块重复堆叠构建主体网络。Inception模块利用多尺... 详细信息

穗瘟是一种严重影响水稻产量及品质的多发病害,有效地检测穗瘟是水稻病害防治的重要任务。该文提出基于深度卷积神经网络GoogLeNet模型的水稻穗瘟病检测方法,该方法利用Inception基本模块重复堆叠构建主体网络。Inception模块利用多尺度卷积核提取不同尺度穗瘟病斑分布式特征并进行级联融合。GoogLeNet利用其结构深度和宽度,学习复杂噪声高光谱图像的隐高维特征表达,并在统一框架中训练Softmax分类器,实现穗瘟病害预测建模。为验证该研究所提方法的有效性,以1 467株田间采集的穗株为试验对象,采用便携式户外高光谱成像仪Gaia Field-F-V10在自然光照条件下拍摄穗株高光谱图像,并由植保专家根据穗瘟病害描述确定其穗瘟标签。所有高光谱图像-标签数据对构成GoogLeNet模型训练和验证的原始数据集。该文采用随机梯度下降算法(SGD,stochastic gradient descent)优化GoogLeNet模型,提出随机扔弃1个波段图像和随机平移平均谱图像亮度的2种数据增强策略,增加训练数据规模,防止模型过拟合并改善其泛化性能。经测试,验证集上穗瘟病害预测最高准确率为92.0%。试验结果表明,利用GoogLeNet建立的深度卷积模型,可以很好地实现水稻穗瘟病害的精准检测,克服室外自然光条件下利用光谱图像进行病害预测面临的困难,将该类研究往实际生产应用推进一大步。

关键词：病害模型图像处理高光谱成像穗瘟病检测深度卷积神经网络 GoogLeNet

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基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

农业工程学报 2015年第1期31卷 212-219页

作者：黄双萍齐龙马旭薛昆南汪文娟华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室广州510642 华南农业大学工程学院广州510642 广东省农业科学院植物保护研究所广州510640

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱... 详细信息

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。

关键词：图像处理病害分级高光谱成像穗瘟病害程度分析光谱词袋模型

基于广角摄影技术的柑橘树冠层叶面积指数检测系统

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农业机械学报 2014年第8期45卷 276-281页

作者：吴伟斌冯灼峰洪添胜张立俊杜俊毅黄双萍华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广州510642 华南农业大学工程学院广州510642 国家柑橘产业技术体系机械研究室广州510642

提出一种基于广角摄像技术的柑橘树叶面积指数快速、简易检测方法。将广角摄像镜头拍摄的柑橘树图像导入计算机,进行灰度化、图像增强、滤波处理与二值化处理,计算出柑橘树冠层的孔隙率,据此推导柑橘树冠层叶面积指数。试验以扫描法检... 详细信息

提出一种基于广角摄像技术的柑橘树叶面积指数快速、简易检测方法。将广角摄像镜头拍摄的柑橘树图像导入计算机,进行灰度化、图像增强、滤波处理与二值化处理,计算出柑橘树冠层的孔隙率,据此推导柑橘树冠层叶面积指数。试验以扫描法检测结果作为真实值,并以加拿大WinSCANOPY型冠层分析仪与本系统作检测效果对比,结果表明在同等试验条件下,利用WinSCANOPY型冠层分析仪检测柑橘树叶面积指数的相对误差变化范围为-30.39%~43.53%,相对误差绝对值的平均值为18.90%,本系统检测的相对误差变化范围为-27.26%~37.06%,相对误差绝对值的平均值为19.91%,满足柑橘树冠层LAI检测试验要求。

关键词：柑橘叶面积指数广角摄影技术检测系统图像处理

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N,N-二甲基丙酰胺的合成研究

江西科技师范大学学报 2018年第6期13卷 86-88页

作者：孙永丽黄双平江西科技师范大学药学院江西南昌330013

本文设计了一种重要的生物医药合成溶剂N,N-二甲基丙酰胺的合成。采用丙酸和二甲胺为原料,先进行成盐反应生成二甲胺丙酸盐,然后再脱水得到目标产物。该方法具有成本低廉,原子利用率高,整个反应过程只产生一分子,污染低。

关键词： N,N-二甲基丙酰胺成盐反应、脱水反应

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基于数字图像的水位识别系统及其方法

排灌机械工程学报 2014年第1期32卷 33-39页

作者：徐兴洪添胜岳学军蔡坤黄双萍刘永鑫华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广东广州510642 华南农业大学国家柑橘产业技术体系机械研究室广东广州510642 华南农业大学工程学院广东广州510642 南昆士兰大学工程与测绘学院

为了有效监控水情,给水利和农业生产灌溉提供及时有效的指导信息,设计了一种基于数字图像的水位识别系统.该系统将红色的球形浮标置于垂直于水面的固定杆上,水位变化引起球形浮标上下变化,所拍摄图像上浮标的相对位置也出现变化,从而可... 详细信息

为了有效监控水情,给水利和农业生产灌溉提供及时有效的指导信息,设计了一种基于数字图像的水位识别系统.该系统将红色的球形浮标置于垂直于水面的固定杆上,水位变化引起球形浮标上下变化,所拍摄图像上浮标的相对位置也出现变化,从而可通过图像处理获得水位信息.针对所设计的水位识别系统,提出基于红色色域和球形特征的自适应球形浮标目标提取算法和球心坐标计算和校正算法,用以求得浮标球心的准确坐标位置,并通过球心坐标和水位之间的换算公式,最终计算得到当前水位高度数据.现场试验结果表明,在采用6.0×106pixel摄像头,拍摄高度为71 cm,摄像头和固定杆距离为282 cm的条件下,该系统最大测量误差为0.216 91 cm,低于国标(GB/T 50138—2010)所规定的1 cm误差.该系统无需专用昂贵的水位计或复杂的传感器技术,成本较低;以浮标为检索目标,使此法不受水温、水质、含沙量等外界干扰因素的影响,适用性更强;系统组成简单,安装方便,易于使用.

关键词：水位监测浮球特征球心位置数字图像处理

双模式Lewis Acid介导串联环化反应在天然产物全合成中的应用

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有机化学 2013年第10期33卷 2031-2045页

作者：朱礼志杜广延杨炜闵龙刘小卒黄双平韩叶俭李志成北京大学深圳研究生院化学生物学与生物技术学院化学基因组学实验室深圳518055

综述了近年来我们研究小组在双模式路易斯酸介导的串联反应研究方面的进展.利用双模式路易斯酸的特殊性质,发展了三种新的串联环化反应,并通过拓展反应起始底物的方式对方法学的底物适用性进行了探究,最后,将方法学应用至天然产物全合... 详细信息

综述了近年来我们研究小组在双模式路易斯酸介导的串联反应研究方面的进展.利用双模式路易斯酸的特殊性质,发展了三种新的串联环化反应,并通过拓展反应起始底物的方式对方法学的底物适用性进行了探究,最后,将方法学应用至天然产物全合成的研究之中.

关键词：双模式路易斯酸串联环化反应天然产物全合成

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不同物候期柑橘叶片钾素水平预测建模

江苏大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 529-535页

作者：黄双萍岳学军洪添胜吴伟斌黎蕴玉华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室广东广州510642 国家柑橘产业技术体系机械研究室广东广州510642 华南农业大学工程学院广东广州510642 南昆士兰大学工程与测绘学院图文巴QLD4350

为探究柑橘树钾素质量分数无损检测的技术途径,基于反射光谱建立不同物候期柑橘叶片钾素水平预测模型.以117株园栽萝岗橙树为试验对象,采集4个物候期健康鲜叶数据,用高光谱仪测量叶片反射光谱值,用火焰光度法测定同期同批叶片钾素质量分... 详细信息

为探究柑橘树钾素质量分数无损检测的技术途径,基于反射光谱建立不同物候期柑橘叶片钾素水平预测模型.以117株园栽萝岗橙树为试验对象,采集4个物候期健康鲜叶数据,用高光谱仪测量叶片反射光谱值,用火焰光度法测定同期同批叶片钾素质量分数.对不同物候期钾素敏感特征波段和钾素质量分数建模进行试验和分析,结果表明:不同物候期钾素质量分数敏感特征波段存在漂移现象;相比多元线性回归,支持矢量回归(SVR)和偏最小二乘法(PLS)用钾素敏感特征波段建模能较好预测K素质量分数;在不同物候期特征波段漂移和模型性能差异情况下,SVR基于反射光谱建立全发育期钾素质量分数模型仍有良好的预测性能,其在测试集上的决定系数R2为0.994,均方误差为0.120,平均相对误差为1.33%.

关键词：柑橘叶片物候期钾素质量分数高光谱预测建模