顶空-固相微萃取-便携式气相色谱质谱法测定水中14种半挥发性有机物

本实验使用顶空-固相微萃取-便携式气相色谱质谱联用仪分析水中14种半挥发性有机物。实验对固相微萃取条件优化,使14种半挥发性有机物在2~20μg/L范围内具有较好的线性关系,线性相关系数r≥0.99。方法的精密度在3.6%~12.7%之间,检出限为0.39~1.33μg/L,加标回收率在80.0%~118.9%范围内。该方法简单快速且具有较高的精密度,适合在应急监测时对水中多种半挥发性有机物进行定性和定量分析。

环保型透水混凝土骨料强化剂的制备——基于人造大理石废渣的利用

研究利用人造大理石废渣,制备出一种透水混凝土骨料强化剂,将此强化剂应用到建筑行业的透水铺装工程中,不仅能够取得优良的经济效益,同时也具有非常突出的社会效益。首先,通过文章实验方法制备的透水混凝土骨料强化剂,在透水混凝土中的应用不仅保持了原有透水性,同时强度也得到了提高,改进了传统透水混凝土透水性与强度不能兼顾,需要牺牲强度来保持或者提高其透水性的弊端。其次,通过掺入不同量的此强化剂,来研究其对透水混凝土收缩性的影响。结果表明,当强化剂掺入量大于0.8%时,透水混凝土的收缩值出现显著的下降,可以减少其后期收缩引起的开裂。最后,在经此强化剂改性后的骨料中掺入聚丙烯酸钠(PAAS)白色粉末,制备的植生混凝土基体,通过一定龄期的养护,能够调节泡沫混凝土环境中的pH值,从而研究了利用人造大理石废渣制备的透水混凝土骨料强化剂,对骨料进行预处理后制备的混凝土,有了作为植生基体的可行性。

基于去参数聚类方法的P2P网贷平台分析

近年来,P2P网络贷款业务发展迅猛,因而需要更为高效准确的风险分析和金融监管。基于上述问题,结合聚类算法与因子分析的优点,提出了一种用于P2P网贷平台风险等级划分的评估方法。该方法能够针对公共网站获取网贷公司相关数据,将网络平台按照其潜在风险进行准确的划分。实验结果表明,该方法具有很强的准确性和可解释性,所得到的结论符合网贷数据所对应公司产品的实际情况,能够评估和预测网贷平台的风险,并提供决策支持。

高中英语词汇教学措施探讨

词汇教学在英语教学当中扮演着重要的角色,是学生学习英语知识的基础,因此提升英语词汇教学的质量十分关键,基于 此,本文简要阐述了高中英语词汇教学存在的问题,并分别从准确发音,用读音增强记忆、游戏教学,激发学生学习兴趣以及课外积累, 丰富学生词汇储备等方面,提出高中英语词汇教学的优化措施,保证词汇教学的有效性。

构建高中英语语法高效课堂初探

随着社会不断的发展,英语成为未来人才不可缺少的一项技能。高中生普遍具备了较好的思维能力,达到了一定的认知水平,为自主学习语法知识创造了有利条件。教师要按照英语新课程改革的要求,充分发挥学生的主体性,围绕高中英语语法的学习目标,引领学生进行多样化的探讨,充分调动学生的主观能动性,让学生自主发现语法知识,熟练掌握语法规则,正确地应用语法进行表达和交流,奠定语言知识的基础,实现英语综合能力的良好发展。本文就构建高中英语语法高效课堂展开探讨。

核心素养视野下高中英语阅读教学中存在的误区及解决策略

核心素养为中学对于学生的培养指明了发展的方向,在核心素养的视野下,重在培养学生自主学习以及独立思考的能力,使得学生得到全面发展。高中英语阅读是高中英语课程改革的重要组成部分。本文就机遇和新素养下的高中英语阅读教学误区与对策展开了一系列的研究。

基于改进VGGNet卷积神经网络的鲜花识别

【目的】提出一种基于VGGNet的改进算法Small VGGNet(S-VGGNet),使得在最高运算效率和检测结果的同时,有效减少VGGNet模型超参数的规模,并用于花草树木等植物分类问题。【方法】在原VGGNet模型的基础上减少了一个全连接层,改进了最大池化层,优化了模型结构并减少了网络参数。将新算法用于花草树木等植物分类问题上,进一步分析该算法的预测时间、运行时间、分类准确度等。【结果】无论在训练样本规模、运行时间或者分类结果的准确度上,与多种传统方法和改进VGG算法相比,S-VGGNet算法均有明显提升。【结论】提出的S-VGGNet算法是有效的。

基于因子分析与K-means聚类算法的P2P网贷平台风险评估模型

【目的】将人工智能领域的技术应用于网贷平台风险识别,提出了一种用于P2P网贷平台的风险评估模型,为网贷平台的风险划分提供决策支持。【方法】通过因子分析提取因子指标,进而利用K-means聚类算法对基于因子指标变化后的网贷平台运营数据进行聚类簇的划分,最终通过聚类结果对P2P网贷平台的风险进行划分。【结果】在获取真实网贷数据之后,采用皮尔森相关系数对平台指标进行影响指标的划分,随后使用因子分析将影响指标转化为因子指标,并在因子指标的基础上采用K-means算法对数据进行聚类分析。【结论】实验结果表明,因子分析聚类方法所得到的分析结果更为符合网贷数据所对应公司产品的实际情况,所得结论符合金融领域的实际情况,其聚类结果对网贷平台的风险评估和风险预测具有指导性的意义。