基于深度学习的视力保护系统

针对目前普遍存在的用眼过度、不良坐姿、光线过强(过弱)等问题导致的视力下降现象,设计研发了一套基于深度学习技术的多功能视力保护系统。在上位机上依据Tensorflow框架训练自己的数据集实现了YOLOv3的算法程序来进行用户阅读状态的检测。在下位机上外接光敏电阻检测光照强度,红外传感器检测人体距离,当用户距离书桌小于15 cm或大于50 cm时驱动电机控制椅背的角度。使用Android Studio开发良好交互界面的APP,采用MYSQL建立用户使用信息、用眼记录的数据库。所设计的视力保护系统,能为用户提供适宜的用眼环境,有效的保护了视力。

基于MSR算法的公路隧道围岩分级方法

隧道围岩分级是隧道设计与施工的基础,直接影响隧道安全与运行。为实现对隧道围岩进行快速、准确地分级,基于机器学习中softmax回归线性分类模型,构建多分类softmax回归分级方法(MSR)。首先,综合考虑岩石坚硬程度、岩体完整程度、结构面产状、地下水状况、节理风化状况及初始地应力状态6项分级指标,并对其进行量化;其次,采用argmax函数作为决策函数,建立多分类器;然后,给定专家修正训练样本,利用python语言编写程序,学习最优判别函数,同时比较不同学习率下模型的精度;最后,导入测试集数据,经过模型自动演算,得出合理的围岩分级结果。结合那丘隧道BQ法对围岩进行分级。研究结果表明:①该算法具有可行性和较高的准确率,证实了将机器学习应用到隧道工程中可以提高工程施工效率;②与二分类器相比,多分类器能更好地解决围岩分级问题;③当学习率为0.01时,模型的分类性能最佳。

制备高效液相色谱法分离纯化乌拉立肽的研究

目的对乌拉立肽粗品纯化并制备符合纯度要求的乌拉立肽纯品。方法采用C18(H)ODS柱(30mm×250mm,10μm);流动相A为0.1%甲酸-水溶液,流动相B为100%乙腈;检测波长215nm;体积流量30mL/min;进样量60mg。结果 RP-HPLC一步纯化后得到乌拉立肽质量分数达到98%。通过多次样品收集和冷冻干燥,制备了高纯度的乌拉立肽。结论建立了乌拉立肽的纯化工艺,制备出符合要求的乌拉立肽纯品。