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蓝藻水华堆积处理池中微囊藻毒素降解细菌的分离及降解特性被引量：5: 2013年; 微囊藻毒素(Microcystins,MCs)近年来由于蓝藻水华在世界范围内频发而受到广泛关注。从太湖北部蓝藻水华堆积处理池中分离出一株微囊藻毒素降解细菌SW1,经16S rDNA序列分析鉴定为鞘氨醇单胞菌(Sphingopyxis sp.)。SW1的生长最适pH为中性(pH 6—8),但也能生长于pH 10条件下。SW1对MCs的两种异构体MC-LR和MC-RR具有高降解活性,并表现出一级反应动力学特征,其降解速率常数分别为0.35/h和0.28/h。温度和pH对SW1降解活性有很强影响:在温度为22—37℃,pH中性或弱碱性条件下(MC-LR,pH6—9;MC-RR,pH 7—8),SW1具有高降解活性;而在低温和强碱性条件下其降解活性受到强烈抑制。聚合酶链式反应(PCR)表明SW1及蓝藻水华堆积处理池均含有mlrA的同源基因,表明处理池中存在MCs的生物降解。; 赵爽陈伟贾云璐郑凌凌左艳霞宋立荣; 关键词：微囊藻毒素鞘氨醇单胞菌

基于FPGA的短波红外PAL制视频处理系统被引量：7: 2018年; InGaAs短波红外探测器因具备可在常温下工作、灵敏度高、功耗低等优点成为短波红外成像领域的主流器件。由于短波红外在微光、夜视、雾霾等条件下的独特光谱效应,其在视频监视系统的优势得以显现。为使短波红外监视系统兼容传统模拟监视器,系统采用FPGA与ADV7127相结合的方式,对640×512原始图像进行非均匀性校正、图像放大、灰度转换,得到25帧/秒,10比特灰度,图像大小符合720×576 PAL制式的模拟视频输出。实际使用情况表明,在常温下得到了高质量的短波红外视频图像。; 赵爽刘云芳冯旗; 关键词：电子电路 INGAAS探测器

样品制备过程对测定水中溶解态微囊藻毒素的影响被引量：2: 2014年; 系统比较了5种不同材质滤膜对于制备溶解态微囊藻毒素的影响,发现了影响藻毒素测定样品前处理的关键操作步骤。结果表明,醋酸纤维滤膜(CA filter)最多可吸附样品中79%的藻毒素,导致测得的MCs浓度严重偏低。玻璃纤维(GF/C)滤膜和聚醚砜(PES)材质滤器对制备溶解态微囊藻毒素过程影响很小。另外,发现离心法无法完全去除野外水华样品中藻细胞,反而可能导致藻细胞破裂,释放藻毒素,影响水中溶解态微囊藻毒素的测定。研究结果将对发展水体中溶解态藻毒素测定标准方法提供依据。; 贾云璐陈伟赵爽周起超宋立荣; 关键词：滤膜

基于ts2net模型的睡美人系数预测方法研究: 2024年; [目的]解决现有睡美人文献识别方法需要依赖长期引文曲线的问题,探索基于早期引文曲线的睡美人系数预测方法.[方法]本文提出基于ts2net模型的预测方法,将文献的引文曲线转化为NVG、HVG和QG三种复杂网络,提取每个网络平均度、平均路径长度、聚集系数、社团数量和模块度等5个特征,并基于机器学习模型构建预测方法.[结果]在Web of Science平台收集计算机领域89681篇文献作为实验数据,结果表明,B系数与Bcp系数均与复杂网络特征具有相关性,结合机器学习模型构建的预测方法中,MLP与GBRT效果最好.MLP在Bcp系数预测上最优,误差为5.90%;GBRT在B系数预测上最优,误差为31.18%.[局限]对于引文频率波动较大、睡眠周期较长的文献,本文方法的预测准确性会下降.此外,预测得到睡美人系数仅是睡美人文献的可能性指标,需结合下游睡美人文献识别模型或任务做进一步判别.[结论]本文验证了将引文曲线转化为复杂网络,进而利用网络特征构建睡美人系数预测具有可行性.; 杨宁黄飞虎赵爽李杉胡威; 关键词：复杂网络

有限样本下的科技文献语步识别方法探讨被引量：3: 2024年; [目的/意义]科技文献语步识别是从非结构化的文献中抽取出研究目的、对象、方法、结果、结论等语义片段,针对摘要语步识别实际应用中常出现的高质量标注样本数量较有限、深度识别模型可解释性差等问题开展研究。[方法/过程]在语步识别中引入提示学习范式,设计对应提示模板和同义词表达器,采用局部线性代理方式生成模型解释,构建可解释的深度学习识别模型,并在生物领域和计算机领域两个数据集随机抽取部分数据中进行模拟实证研究。[结果/结论 ]基于大模型提示学习的范式在语步识别任务上以较少训练代价的取得比精调小模型更高的精度,在Pub Med三个子数据集上训练后,预测精度分别提高2.5%,4.1%和3.9%。结合准确率和解释结果来看,“方法”“结果”语步识别效果较好(F1值约90%),“背景”“对象”语步相对差些(F1值不到70%)。基于提示学习的方式能够以更快捷高效的方式使用预训练语言模型,获得准确性高、可解释性好的识别模型。; 张鑫许海云杨宁杨宁赵爽; 关键词：小样本

声呐图像水下目标识别综述与展望被引量：2: 2024年; 随着海洋资源开发和水下作业的增加,声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。首先,强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性,指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。其次,深入探讨了典型的成像声呐技术,包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。接下来,系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法,比较了不同算法的优劣,还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。最后,总结了当前领域的主要挑战,展望了未来研究方向,旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。; 黄海宁李宝奇刘纪元刘纪元韦琳哲赵爽; 关键词：目标识别

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赵爽