二甲胺丁缩醛的绿色合成工艺

以四氢呋喃为原料,依次经过开环,氧化,缩醛,取代等一系列反应,合成了二甲胺丁缩醛,并用IR,MS,1HNMR对二甲胺丁缩醛进行了结构表征.研究表明,在该工艺条件下,操作简便、易控,反应过程绿色环保且对环境污染小,收率较高.

集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法

针对个性化商品推荐方法中普遍存在的推荐准确率不高的问题,提出一种集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法(TBCRMI)。该方法通过分析用户的购买行为和评价行为,计算得到用户对商品品牌的认可度和用户自身的活跃度;然后利用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对用户进行聚类,并在此基础上融合用户信任关系,采用Top-K方法得到近邻关系;最后,依据近邻关系生成目标用户商品推荐列表。为了验证算法的有效性,使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone两个数据集,选择基于用户的协同过滤算法(User CF)、融合用户信任的协同过滤推荐算法(SPTUser CF)与合并用户信任的协同过滤算法(MTUserCF),对准确率、召回率和F1值等指标进行了对比分析。实验结果表明,无论是多品牌综合推荐还是单一品牌推荐,TBCRMI在各项指标均优于目前常用的个性化商品推荐方法。

面向多尺度目标检测的改进Faster R-CNN算法

由于多尺度目标检测中图像目标尺度差异性大,基于单层次特征提取的目标检测算法或者导致小目标特征提取丢失、扭曲,或者导致大目标特征提取冗余度过高,检测效果不理想.为此,基于Faster R-CNN 思想,提出一种多尺度目标检测算法.首先采用多层次提取特征策略提取多尺度目标特征;然后统计目标真实框大小与纵横比,设置锚点规格;最后采用多通道方法生成多尺度目标候选框.基于PASCAL VOC 数据集的实验结果表明,该算法总体漏检率为9.7%,平均精度的均值为75.2%,检测性能较当前主流的多尺度目标检测算法有一定的提高.