粉末压片-X射线荧光光谱法测定富硅土壤和沉积物样品中的5种重金属元素

X射线荧光光谱法测定土壤和沉积物中的重金属具有简便、快速、准确等优点,但现有的环境行业标准方法不适用于SiO 2含量大于80%的土壤和沉积物的测定。为提高X射线荧光光谱法测定土壤和沉积物中的重金属在环境监测领域中的适用性,建立基于粉末压片-X射线荧光光谱法测定富硅土壤和沉积物中重金属的分析方法。通过选取富硅的土壤和沉积物标准物质提高校准曲线的测量范围以及优化各元素的测量条件,探讨基体效应和谱线重叠干扰、研究压片制样的最佳压力等途径,测定富硅土壤和沉积物中的Pb、Cr、Cu、Ni、Zn。结果表明,在已优化的测定条件下,通过延长校准曲线的测量上限,保证待测元素含量在校准曲线范围内,同时采用经验系数法和康普顿散射内标法校正基体效应,可进一步提高方法的准确度和精密度。方法比对结果显示,X射线荧光光谱法的测定结果与原子吸收光谱法的测定结果无显著性差异。选用2种不同的富硅标准物质进一步验证方法的精密度和准确度,Pb、Cr、Cu、Ni、Zn的测定结果与标准物质认定值的对数误差为0.002~0.08,相对标准偏差为1.0%~4.6%。方法的精密度和正确度满足土壤和水系沉积物环境监测分析的技术要求,具有良好的应用前景。

电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定土壤中6种重金属元素的不同前处理方法比较

样品前处理是测定土壤中重金属元素的关键步骤,为保障测定结果能如实反应土壤环境状况,比较不同的前处理方法对土壤中6种重金属元素的同时提取能力。基于电感耦合等离子体质谱技术,采用微波和石墨消解装置,探索消解过程中酸种类、加酸方式、消解装置、赶酸温度等因素对测定土壤标准品和实际样品结果的影响。结果表明,样品通过依次加入盐酸、硝酸、氢氟酸、高氯酸,并在160℃赶酸的石墨消解方式进行前处理能快速、准确地测定土壤中的Cu、Pb、Zn、Cd、Cr、Ni等6种元素,其前处理时长约8.5 h,并且消解成本比微波消解更低。在优化条件下,土壤标准样品中6种重金属元素检测结果的绝对回收率为91.5%~108%,相对标准偏差为0.80%~5.4%,方法检出限为0.02~2 mg/kg。表明方法的灵敏度高、准确度与精密度好,适用于批量土壤样品的分析。

电感耦合等离子体质谱法测定固体废物中镉的不确定度评定

建立电感耦合等离子体质谱法测定固体废物中镉含量的不确定度的评定方法。通过建立数学模型,分别对样品称量、样品溶液定容体积、系列标准工作溶液的配制、标准曲线拟合、测量重复性等影响不确定度的分量进行分析,计算合成不确定度以及扩展不确定度。固体废物中镉质量分数为0.421 mg/kg时,其扩展不确定度为0.0808 mg/kg(k=2,置信概率为95%)。标准曲线拟合是影响电感耦合等离子体质谱法测量固体废物中镉含量不确定度的最主要来源,其次为系列标准工作溶液的配制,而样品称量、样品溶液定容体积、测量重复性等分量的影响可忽略不计。

合成洗涤剂的促癌性研究——小鼠皮肤二阶段致癌试验

以经典的小鼠二阶段皮肤致癌试验,测试了合成洗涤剂烷基苯磺酸钠及脂肪醇环氧缩合物的促癌性能。烷基苯磺酸钠有巴豆油样明显的促癌作用,而脂肪醇环氧缩合物则有抑癌作用。

球磨对锰锌铁氧体前驱体粉末影响的研究

采用干法制备锰锌铁氧体前驱体粉末,按配比m(Fe2O3):m(Zn O):m(Mn CO3)=63.32%:13.97%:22.71%,精确称量后采用高能球磨法进行一次球磨,球磨时间分别为5、10、15、20 h;在80℃的恒温干燥箱中干燥,放入马弗炉中900℃预烧,通过SEM、XRD对前驱体粉末进行测试,研究球磨对锰锌铁氧体前驱体粉末的影响。

金融危机下对我国企业人力资本投资管理的思考

美国的次贷危机引发了全球金融风暴。在这场风暴中一些企业被淘汰,一些企业却在应对危机时游刃有余。通过对这些企业的了解,发现无一例外的都非常重视人力资本投资的管理。综合国内外众多学者的观点,通过对我国企业在人力资本投资管理方面的研究,分析了我国企业在这方面存在的缺陷,进而提出一套相应的对策,以期减少企业人力资本投资所带来的风险。

南宁发展会展旅游的SWOT分析

会展旅游近年来发展迅猛,已成为旅游业发展的热点。本文主要对南宁发展会展旅游的条件进行了SWOT分析,即对南宁市发展会展旅游的优势、劣势、机遇、威胁进行分析。

利用BCR法和Maiz法提取蔗田土壤中重金属的研究

分别采用BCR法和Maiz法两种连续提取法,对蔗田土壤样品中重金属元素Cu、Zn、Pb、Cd和Ni进行了形态分析。结果表明:Cu、Zn、Pb、Cd和Ni均主要以残渣态的形式赋存,具有较低的潜在生物有效性;Pb主要以可还原态或螯合态的形式存在,具有一定的潜在生物有效性;BCR法得到的重金属回收率高于Maiz法的,但是Maiz法测得的有效态Cu、Zn、Pb、Cd和Ni的量均高于BCR法测得的弱酸提取态的量。

基于重要性抽样的图卷积社团发现方法

根据图论将复杂网络转化为图结构数据,使卷积神经网络能够高效方便地处理;通过将图像上的卷积操作延伸到图结构数据上来定义卷积核,并通过卷积层对图的粗粒化和池化操作,提取不规则数据复杂网络的特征.在采用随机梯度下降法训练网络时,设计一种重要性抽样方法改变样本的分布来缩减方差,从而节省梯度计算时间.实验结果表明,与现有的图卷积网络相比,该方法在社会网络、引文网络、知识图谱数据集中,均能够以较低的计算复杂度获得较好的社团发现准确率;而且能够减少计算时的内存占用,可扩展到更大规模的复杂网络中使用.

NRCNN与角度度量融合的人脸识别方法

常见的卷积神经网络通常使用分类损失来进行可分离的特征学习,在某些情况下存在特征的可区分性不足的问题,而一些改进的方法复杂度较高.为了在较低的复杂性下仍能保证较高的准确率,提出了一种基于嵌套残差卷积神经网络与角度度量的人脸识别方法.首先,设计了一种新颖的基于嵌套残差模块的人脸特征提取网络,通过多特征图融合的方式提取更丰富的特征;其次,使用了一种基于权值标准化的角度度量方法,通过对最后一个全连接层的权值进行标准化的操作来增强特征区分性.在网络训练时,结合上述两种方法使得学习到的特征满足最大类内距离小于最小类间距离的原则。实验表明,该方法在人脸标记数据库上测试准确率达到99.03%,相较于使用分类损失和其他度量学习的方法,该方法仅使用了单个网络并能在保证较高准确率的情况下付出更小的计算代价.

基于双重加强特征的人脸年龄估计方法

为了解决年龄估计任务中很多方法仅考虑全局特征而忽略关键性的局部特征的问题,提出一种基于双重加强特征的人脸年龄估计方法。根据人脸关键点的位置对人脸图片进行裁剪分块,提取出眼睛、鼻子、嘴巴3个包含了与年龄相关的特征(比如眼纹、法令纹、胡子等)的局部区域,而这些局部区域可以在已有的全局特征基础上加强关键性的局部特征信息。将局部区域图片和整张图片联合起来输入基于压缩激励的并联残差网络中,该网络能够通过特征重标定的方法进一步加强有用的特征并抑制用处不大的特征。把多个不同子区域年龄估计结果结合起来作为最终的年龄预测值。实验表明,该方法中所采用的全局特征结合局部特征进行年龄估计的方法好于仅使用全局特征来判断年龄。相比于其他方法,该方法具有较低的平均绝对误差,且复杂度较低。

不同提取剂对广西某河流表层沉积物中重金属有效态浸提效率的研究

研究了3种提取剂(DTPA、HCl、王水)对广西某河流表层沉积物中6种重金属元素(Cu、Pb、Zn、Cd、Cr和Ni)有效态的提取率,并分析了沉积物重金属有效态浸提量与全量间的相关性。结果表明:不同提取剂对同一沉积物样品重金属有效态的提取能力有差异,对有效态Cu和Cd的提取能力表现为王水>DTPA>HCl,对有效态Pb、Zn、Cr、Ni的提取能力表现为王水>HCl>DTPA;用王水提取的各重金属有效态的量与其在沉积物中的全量均呈极显著或显著正相关,用HCl提取的有效态Cu和Pb的量与其在沉积物中的全量均呈极显著正相关。

结合计划生育优质服务 开展艾滋病预防工作

我国艾滋病防治形势严峻，国家人口计生委将艾滋病预防工作列入新时期计划生育和生殖健康工作的一项重要任务。2003年，深圳市南山区被广东省人口计生委定为《广东省艾滋病预防与计划生育服务结合国际合作项目》项目点。根据项目总体部署，我区利用健全的计划生育服务网络和育龄妇女信息系统，与计划生育／生殖健康“三大工程”、

基于区域特征对齐与k倒排编码的行人再识别方法

在行人再识别过程中,由于行人姿态变化会导致图像之间对应位置存在身体区域不对齐的问题,从而降低识别准确率。为此,设计一种新的行人再识别方法。利用卷积神经结构计算行人图像的响应图,根据响应图中的极值点定位行人身体节点,并以此划分特征区域,将提取的各个区域的特征进行融合得到特征表示。在比对距离度量上通过引入k倒排近邻使更多的正样本包含在近邻中,在杰卡德距离中将k倒排近邻集编码成向量以减少计算量,使得越近的邻域获得越大的权重。实验结果表明,相比于对整幅行人图像提取特征方法与单独使用马氏距离的方法,该方法能有效提高行人再识别的准确率。

权重量化的深度神经网络模型压缩算法

深度神经网络模型通常存在大量的权重参数,为了减少其对存储空间的占用,提出权重量化的深度神经网络模型压缩算法。在前向传播过程中,使用一个四值滤波器将全精度权重量化为2、1、-1和-2四种状态,以进行高效的权重编码。最小化全精度权重与缩放后四值权重的L2距离,以获得精确的四值权重模型。使用一个32位二进制数对16个四值权重进行编码压缩,以大幅度压缩模型。在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验表明,该算法分别获得了6.74%、6.88%和6.62%的模型压缩率,与三值权重网络的相同,但准确率分别提升了0.06%、0.82%和1.51%。结果表明,该算法可提供高效、精确的深度神经网络模型压缩。

特征图聚集多尺度行人检测高效算法

针对使用人工设计特征训练的行人检测算法准确率和效率较低的问题,提出一种采用卷积神经网络特征图聚集多尺度行人检测高效算法.设计一种特征图聚集网络,将高层次特征图与低层次特征图进行聚集,构造出有较好空间分辨和语义能力的特征图;构造特征延伸网络,提供用于多尺度行人检测的特征图;重新设计目标候选区域,构造多尺度行人检测网络,提升定位准确性,并将特征图聚集网络、特征延伸网络和多尺度行人检测网络组合进行端到端训练.实验测试结果表明,该算法可以有效提高行人检测与定位准确性,并可在普通硬件设备条件下提供实时检测.

一种基于融合深度卷积神经网络与度量学习的人脸识别方法

现有的卷积神经网络方法大多以增大类间距离为学习目标,而忽略类内距离的减小,这对于人脸识别来说,将导致一些非限制条件下(如姿态、光照等)的人脸无法被准确识别,为了解决此问题,提出一种基于融合度量学习算法和深度卷积神经网络的人脸识别方法。首先,提出一种基于多Inception结构的人脸特征提取网络,使用较少参数来提取特征;其次,提出一种联合损失的度量学习方法,将分类损失和中心损失进行加权联合;最后,将深度卷积神经网络和度量学习方法进行融合,在网络训练时,达到增大类间距离同时减小类内距离的学习目标。实验结果表明,该方法能提取出更具区分性的人脸特征,与分类损失方法及融合了其他度量学习方式的方法相比,提升了非限制条件下的人脸识别准确率。

饮用水处理过程中藻毒素去除的研究进展

蓝藻水华的产生最主要的原因之一,是水态过分营养,而蓝藻水华自身带有毒性,对人类的健康受到极大威胁,由此人们格外关注这一问题,与此同时,对饮用水的处理也越来越重要。

六种国内红茶与斯里兰卡红茶重金属溶出特性的比较研究

通过模拟人们日常饮茶习惯,采用ICP-MS法测定了6种国内红茶和斯里兰卡红茶中Pb、Cr、Cd、As、Al、Mn、Fe、Ni、Cu和Zn 10种元素含量和在不同浸泡次数、不同浸泡时间条件下的溶出特性。结果表明:6种国内红茶和斯里兰卡红茶重金属全量分析中的As、Cd均未检出,对照国内外重金属限量标准,Cu、Pb、As含量均在标准限值内。6种国内红茶和斯里兰卡红茶第一次溶出液和60min中的溶出液中,Ni、Zn、Mn的溶出率普遍大于其他元素,Al、Fe的溶出率偏低。在不同浸泡时间的实验中,各元素溶出率在30min时出现一个峰值。通过对6种国内红茶与斯里兰卡红茶重金属溶出特性的对比,为我国红茶出口质量和安全控制提供参考依据。

多元素同时分析技术在沉积物重金属分析中的应用研究进展

近年来,沉积物中重金属的含量分布已作为评价水体环境的重要指标,探索建立沉积物重金属多元素同时分析的先进技术迫在眉睫。针对电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)、电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)和X射线荧光光谱法(XRF)具有同时测定多种重金属元素、检出限低、分析结果准确等优点,结合国内外关于沉积物的相关标准方法以及ICP-OES/XRF/ICP-MS在沉积物重金属分析中取得的研究成果,指出我国应尽快完善河流湖泊沉积物中重金属分析方法体系,以适用于我国环境监测不同层次和不同领域的需求。