【摘 要】
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近年来废钢资源增长迅速，为提高废钢的管理与利用水平，针对小数据集下的废钢分类问题，提出一种基于VA-Expo-WA方法的集成迁移学习模型。使用VGG-16、ResNet-50、DenseNet-121和EfficientNet-B0四种深度神经网络预训练模型对废钢分类数据集进行特征提取，并优化、训练各模型分类层得到迁移学习模型，再使用VA-Expo-WA方法建立集成迁移学习模型。实验结果表明，与四
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（62073024）；
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近年来废钢资源增长迅速，为提高废钢的管理与利用水平，针对小数据集下的废钢分类问题，提出一种基于VA-Expo-WA方法的集成迁移学习模型。使用VGG-16、ResNet-50、DenseNet-121和EfficientNet-B0四种深度神经网络预训练模型对废钢分类数据集进行特征提取，并优化、训练各模型分类层得到迁移学习模型，再使用VA-Expo-WA方法建立集成迁移学习模型。实验结果表明，与四种原始模型、迁移学习模型和传统的集成迁移学习模型相比，所提出的集成迁移学习模型取得了更好的废钢分类效果，准确率高达99.17%。
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针对我国南海某岛的珊瑚砂,通过开展共振柱试验研究小应变（10-4～10-6）条件下试样的相对密实度、围压对珊瑚砂剪切模量和阻尼比的影响规律。试验结果表明:相对密实度相同的试样,珊瑚砂的最大剪切模量随围压的增加而增大,最小阻尼比则随围压的增加而减小;在同一围压条件下固结的试样,最大剪切模量随相对密实度的增加而增大,阻尼比则随相对密实度的增加而减小。基于试验数据建立了考虑围压及相对密实度影响的珊瑚砂最
由于发现玉米中的“跳跃基因”而获得诺贝尔奖的巴培拉·麦克林托克博士（Dr.BarbaraMcClintock）于1992年9月2日逝世,终年90岁。麦克林托克是20世纪世界领先的遗传学家之一。早在20世纪30年代末期,麦克林托克就开始通过观察玉米籽粒的颜色变化来研究基因的行为。她的主要发现是DNA小片段可
因具有较高的理论比容量(1070 m A h g-1)、来源广泛、成本低和毒性小等特点,V2O3作为锂离子电池负极材料受到了广泛的关注。本文使用无模板水（溶剂）热法,通过改变反应参数,制备出多种形貌的V2O3@C复合材料,对形貌的形成与反应参数的关系进行了详细的探讨,并着重对三维花状V2O3@C复合材料和自支撑V2O3@C复合材料的最佳合成条件、形貌、结构、形成机制和电化学性能进行了系统的研究,在
酸菜（pickle Chinese cabbage）是以白菜为原料,经过微生物发酵制成的东北地方性特色腌渍食品。酸菜腌制时,白菜不需灭菌,微生物多样性丰富,浸出液代谢物组分多样,生物因素与非生物因素内部及之间的相互作用十分复杂。微生物尤其是细菌群落演替,带来代谢物组分变化,直接决定酸菜的品质和风味。本研究以分离自酸菜发酵液的副干酪乳杆菌（Lactobacillus paracasei）HD1.7为
为了充分利用锦鸡儿属野生植物资源，实现人工播种繁殖，于2017年采用野外随机踏查的方法对祁连山东段林区锦鸡儿属野生植物资源进行调查；并对采集的种子采用药剂浸种、热水浸种、机械破损、低温层积等方法处理，以不做任何处理的种子为对照（CK）,研究不同方法对解除种子休眠和幼苗生长的影响。结果表明：祁连山东段林区有锦鸡儿属野生植物6种，分别为甘蒙锦鸡儿、短叶锦鸡儿、鬼箭锦鸡儿、荒漠锦鸡儿、甘肃锦鸡儿、柠条锦
乌拉尔甘草（Glycyrrhiza uralensis）为北方道地药材,也是濒危药用植物,从乌拉尔甘草内生菌中筛选与其含有相同、相似或全新化合物,并采用内生菌发酵的方法生产乌拉尔甘草活性成分,对保护药用植物资源、创制新药及新型保健食品具有重要意义。选取甘草内生真菌GRE9作为研究对象,对其进行形态学和分子生物鉴定,确定该菌的种属;采用高效液相色谱法（HPLC）对GRE9菌株发酵液成分分析;并采用气
超级电容器由于其具有高功率密度、超长的循环寿命和低的维护成本的特点被认为是最有前途的储能设备之一。针对超级电容器用碳电极材料存在的比电容性能特别是体积比电容性能不够理想的问题,本论文拟设计和开发一种具有适度的比表面积和分级孔结构、较高密度的多种异原子掺杂改性碳材料,以期研制出同时具有大的质量比电容和体积比电容性质的高性能碳电极材料。具体工作内容如下:将高氮氧含量的聚乙烯吡咯烷酮与高氮含量的三聚氰胺
本论文是根据以往本课题组的工作经验设计并合成了两对结构新颖,性质优良的三齿手性羧酸类配体:（2R/S,2’R/S）-2,2’-（（5-羧基-1,3-亚苯基）双（氧基））二丙酸（R/S-H3CPA）与（R/S）-5-（（1-羧基-乙氧基）甲基）间苯二甲酸（（R/S）-H3CMIA）。与过渡、稀土金属进行溶剂热反应,共构筑了四种空间结构的20个手性羧酸类金属配合物,分别是[Cd（R）CPA-PH]·3
为了利用英语语音进行发音错误检测和诊断，研究了超音段中的英语词汇重音和音调重音检测，使用了多分布神经网络方法。多分布神经网络的隐藏单元和可见单元均为二进制，利用基于音节的韵律特征和规范的词汇重音模式作为输入特征。将该方法与已有方法进行了比较实验，结果表明：基于MD-DNN的词汇重音检测方法对三个或三个以上音节的单词进行音节分类（主/次/无重音）的准确率为87.9%,性能明显优于使用高斯混合模型（G
新时期背景下，档案管理工作将面临一定的机遇与挑战。尤其是在企事业单位不断优化变革的情况下，档案管理的数量和质量要求也在不断增加和提高，其间将需要借助现代化的信息网络技术实现对传统纸质版档案的优化转化，才能使档案管理工作的效率得到优化提升。新时期进行档案管理需要切实提升档案管理人员的专业技术能力和责任心，切实将实现高质量档案管理作为己任。现将对新时期档案管理质量的提升策略进行探究。