工业废水中氯苯等6种有机污染物的RP-HPLC分离检测

采用反相高效液相色谱法同时测定了氯苯等 6种有机污染物 ,对影响分离测定的诸因素进行了研究 ,建立了最佳色谱分离条件 ,并用于工业废水中有机污染物分析 ,回收率在 97%～ 10 3

鸡源鼠伤寒沙门菌的分离鉴定、药敏试验与毒力基因检测

鼠伤寒沙门菌是一种重要的人兽共患病病原,不仅影响养禽业的健康发展,还对禽类产品安全构成严重威胁,本研究主要是对鸡源鼠伤寒沙门菌进行分离鉴定、药敏试验和毒力基因的测定。首先采集病死产蛋鸡的脾脏组织进行分离培养和染色镜检,以及16S rRNA基因的PCR鉴定,然后用圆纸片扩散法测定分离株对26种药物的敏感性,用PCR方法检测分离株的28个毒力基因。结果显示,分离株在普通营养琼脂和血琼脂培养基上形成灰白色菌落,在麦康凯培养基上为无色菌落,在BS培养基上为黑色带金属光泽的菌落;染色镜检结果显示分离株为革兰阴性的红色短杆菌;16S rRNA基因测序结果显示,分离株与鼠伤寒沙门菌OLF-FSR1-WB-Sparrow-ST-87的相似性为99.86%,与10个鼠伤寒沙门菌参考菌株的同源性介于99.5%~100%;药敏试验结果表明,分离株对环丙沙星最为敏感,抑菌圈直径达30 mm;除sseC基因未检测出外,其余27个毒力基因的测序结果与参考菌株对应毒力基因的相似性介于98.58%~100%。本研究成功从病死产蛋鸡分离鉴定出一株鼠伤寒沙门菌菌株FY2021,为深入研究鼠伤寒沙门菌的致病机理和禽源沙门菌病的防控提供参考依据。

RP-HPLC紫外检测法在糖类化合物分离中的应用

应用柱前衍生技术和反相高效液相色谱法 (HPLC) ,紫外检测分离果糖、葡萄糖、肌醇、半乳糖醇和山梨醇 。

一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法

高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势。然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目标检测算法仅利用光谱维度信息检测目标,检测模型要么对背景高维特征矩阵构建的准确度不足,要么对背景先验光谱特征的完备性要求较高,导致算法对不同复杂度的检测场景适应性不强。因此,基于计算复杂度较低、参数需求量较少且检测性能较为优异的经典多目标检测算法—多目标约束能量最小化(MCEM),提出了一种基于目标与背景环境特征分离模型的高光谱目标检测修正算法(R-MCEM)。首先,设计了一个与目标形状、尺寸相近的逐像元移动运算窗口,依次计算窗口中的每个像元与窗口内其他像元的光谱距离之和D1,像元与各类目标的光谱距离之和D2。其次,采用获得D1/D2最小值的像元替换窗口内的所有像元值。然后,自左向右、自上而下逐像元移动窗口,重复窗口内每一个像元与目标、背景像元的光谱距离运算,并确定窗口内与背景相似度最高、与目标相似度最低的像元。直到移动运算窗口遍历整个高光谱图像,大幅提升了基于目标与背景环境特征分离的背景高维特征矩阵准确度。分别设计了基于实测高光谱图像数据和模拟图像数据的修正检测算法性能验证试验,并采用三维操作特征曲线(3D ROC)结合目标与背景分离度(SDBT)开展修正算法的检测精度评估。试验结果表明,提出的修正算法有效减少了虚警率,提高了检测精度。基于实测数据的检测精度、目标与背景分离度由MCEM算法的0.937 7、 0.57提升到R-MCEM的0.993 5、 0.67,基于模拟数据的亚像元检测能力由MCEM的20%丰度提升到R-MCEM的15%丰度。

基于可分离卷积与小波变换融合的道路裂缝检测

针对目前对细小裂缝检测能力不强、分割精度低等问题,提出了一种改进的U-Net模型来检测路面裂缝,提高检测能力和分割精度。中文设计了新的模块MSDWBlock(Multi-Scale Depthwise Separable Convolutional Block),应用在编码器和解码器部分,通过深度可分离卷积增强模型的能力,扩大模型感受野,在跳跃连接部分引入了C2G注意力机制模块,提升模型对裂缝特征的感知能力;并引入了ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)和DWT(Discrete Wavelet Transformation)。ASPP通过在多个尺度上进行操作,有助于捕捉到裂缝的特征,而DWT能够减少卷积池化过程中的裂缝空间信息损失,保留裂缝边缘信息。这种结构设计使得网络更专注于裂缝的特征,从而提升了裂缝检测的准确性。通过实验证明所提模型显示出优于U-Net,Segnet,U2net等先进模型的精确性。在CFD数据集上mIoU,F1分别达到78.51%,0.868。这些成果表明,所提方法能有效提升道路裂缝检测的性能。

鸡群中鸡传染性贫血病原与抗体检测及分离株VP1基因序列分析

为了解鸡群中鸡传染性贫血病毒(CAV)感染及抗体产生情况,从黑龙江省两个无临床症状鸡群(B群和S群)中,分别采集血清通过ELISA方法进行抗体检测,采集抗凝血并分离淋巴细胞,针对基因组保守序列设计引物,通过PCR方法进行病原检测,并对从B群病原阳性鸡分离到的分离株进行VP1基因序列分析。结果显示,B群和S群CAV抗体阳性率分别为62.7%(79/126)和68.2%(88/129),病原阳性率分别为43.0%(49/114)和62.3%(48/77),其中,B群和S群中抗体和病原双阴性的鸡分别为23.7%(27/114)和15.6%(12/77),而抗体和病原双阳性的鸡分别高达28.1%(32/114)和46.8%(36/77);在双阳性鸡中,B群和S群分别有62.5%(20/32)和58.3%(21/36)抗体滴度在1.0×10^(4)及以上,从B群病原阳性鸡全血中分离到一株CAV(HLJ/2022株),分离株HLJ/2022第394位氨基酸为谷氨酰胺,具有强毒的分子特征;两个鸡群的环境拭子CAV阳性率为10.0%(3/30),存在于消毒前的鸡蛋表面、更衣处和鞋底。研究表明,检测鸡群的CAV抗体阳性率在62.7%以上,病原阳性率在43.0%以上,抗体滴度在1.0×104及以上CAV仍可存在,CAV流行株(HLJ/2022)具有强毒分子特征,鸡群环境中存在CAV污染,结果为CIA防控提供重要的参考意见。

基于深度可分离卷积的异常驱动视频异常检测

视频异常检测已成为当前研究的热点问题,具有深刻的实际应用价值。针对视频异常检测中3D卷积计算复杂度高、难以训练以及使用重构方法进行检测时仅利用正常数据容易导致过拟合的问题,提出一种新型的深度可分离卷积异常驱动网络。首先,通过手工特征提取的方式抽取跳跃帧,并将其作为伪异常样本进行辅助训练;其次,设计深度可分离卷积网络,降低3D卷积的计算参数量;最后,通过最小化正常数据的重构误差和最大化异常数据的方式让网络学习以区分异常数据和正常数据。实验结果表明,该模型在各大公开数据集上均表现出具有竞争力的性能,其中在UCSDped1、UCSDped2、Avenue和UMN数据集上的准确率分别达91.3%、99.2%、87.4%和98.6%。此外,该模型对异常检测具有较强的灵敏度,且具有较强的泛化能力和鲁棒性。

基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法

针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明:在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。

用于连续碰撞检测的线性动态分离轴算法

针对连续碰撞检测的检测效率低的问题,为了减少三角形基元检测数量,基于分离轴理论提出一种使用线性动态分离轴的快速连续碰撞检测算法.在三角形对运动前后,利用迭代算法各找到一条分离轴,将其构造为线性动态分离轴;然后剔除在动态分离轴上的投影始终不相交的三角形对;最后对无法剔除的三角形对使用其他剔除算法或者传统算法.在多个可变形基准模型上的实验结果表明,所提算法的基础检测剔除率超过89%,在精确检测阶段具有更高的检测效率.

外泌体的分离检测技术及在诊断阿尔兹海默病中的应用

目的对外泌体的分离检测技术及在诊断阿尔兹海默病中的应用进行综述。方法主要检索国外近五年与外泌体相关的文章。对外泌体分离检测技术的主要特点和特定需求进行介绍及归纳,并针对外泌体在诊断阿尔兹海默病中的应用现状进行总结。结果不同的分离检测技术会产生不同的分析及定量结果。血液的外泌体在阿尔兹海默病诊断中,有希望作为AD诊断的血液生物标志物应用于临床实践中。结论外泌体作为生物标志物在临床AD诊断中具有潜在的生物医学价值,因其具有较好的体内外稳定性、可比性及更高的特异性和灵敏度等优势,结合外泌体的高效分离、实时量化及准确分析,有助于为诊断阿尔兹海默病提供思路和见解。

基于功率分离接收机方案的低复杂度信号检测算法

为了解决基于分离接收机架构下的移动通信系统中信号检测复杂度较高的问题,提出一种低复杂度的信号检测算法。首先,考虑天线噪声、后级处理噪声和功率分离因子的影响,设计分离接收机架构,并基于三维接收信号建立简化的二维接收信号模型。然后,在变换坐标系下表征二维接收信号的联合概率密度函数,进而提出基于最小距离的低复杂度的信号检测算法。最后,分析分离接收机方案相对于传统相干接收机的联合处理增益。理论分析表明,相比于传统的基于三维接收信号的检测算法,所提信号检测算法具有较低的计算复杂度。仿真结果表明,在一定的功率分离因子下,低复杂度信号检测所获得的近似误符号率(SER)与最优的SER性能接近,且分离接收机架构下的SER性能优于传统的相干接收机方案。

微塑料在我国典型湿地沉积物中的污染特征、分布及分离检测进展

中国是塑料使用大国.微塑料作为其破碎后的产物,因多类型、多形态、小体积、难降解的特点,存在潜在生态风险,进而成为国内外学者研究的热门问题.沉积物是湿地污染的“源”和“汇”,我国对湿地沉积物中微塑料的污染和分布了解十分有限.同时,完整、有效的分离和检测技术是开展环境介质微塑料研究的前提.本文综述了微塑料在我国典型湿地沉积物中的污染特征、分布状况,系统分析了当前沉积物中微塑料的分离与检测技术,并对未来相关工作提出展望,以期对深入认识微塑料对我国典型湿地环境的影响以及形成标准、统一的湿地沉积物中微塑料鉴别方法提供参考.

基于大核分离和通道先验卷积注意的PCB缺陷检测方法

针对印刷电路板缺陷尺寸微小、形态复杂多样和低区分度导致检测准确率低、漏检率高等问题,提出了一种基于大核分离和通道先验卷积注意的印刷电路板缺陷检测方法。首先,结合多尺度特征提取和空间卷积注意力机制,提出大核分离空间金字塔池化以提升模型的多尺度特征整合能力和建模能力。其次,在Neck网络中构建P2小目标检测层,使模型学习更加丰富且鲁棒的特征表示。引入通道先验卷积注意力模块在通道和空间维度上动态分布注意力权重,保留通道先验的同时有效地提取空间关系,提高模型对小目标缺陷的检测精度。实验结果表明,本文方法在PKU-Market-PCB数据集上的mAP达到了98.6%,比基准模型YOLOv8n提升了3.4%,精确度提升了2.6%,召回率提升了4.6%,单张图像推理时间仅为4.1 ms,适于实时检测。该方法显著提高了印刷电路板缺陷检测的准确率和实时性,具有较高的实际应用价值。

鹅源鼠伤寒沙门菌的分离鉴定及耐药性检测

【目的】为合理有效防控禽沙门菌病,从疑似沙门菌感染的病死鹅中进行鼠伤寒沙门菌的分离和鉴定。【方法】无菌采集6份病死鹅的脾脏组织样品进行病原菌分离鉴定,使用16S rRNA基因的细菌通用引物和沙门菌属的特异性基因invA引物分别进行PCR扩增及测序分析,并进行药敏试验和耐药基因检测。【结果】从6个样本中成功分离出6株沙门菌。这些菌株在麦康凯培养基中形成没有颜色的菌落,在亚硫酸铋培养基中形成的菌落为黑色。通过PCR方法分别扩增出16S rRNA与invA基因1500 bp和330 bp的条带;16S rRNA测序结果与鼠伤寒沙门菌参考菌株相似性位于99.59%~100%之间,invA基因测序结果与鼠伤寒沙门菌参考菌株相似性位于98.49%~100%之间;药敏结果显示,6株鼠伤寒沙门菌对9种药物的耐药率为100%,对多粘菌素B耐药率为0,对其他药物的耐药率介于50%~83.33%之间,多重耐药现象严重;耐药基因显示6株分离菌携带四环素类tetC基因,2株携带β-内酰胺类blaCTX-M基因。【结论】从病死鹅脾脏组织中分离鉴定了6株鼠伤寒沙门菌,分离菌株耐药严重,临床建议选用多粘菌素B等敏感药物治疗。为安徽凤阳及周边地区禽沙门菌病的防控和耐药机理研究提供了科学依据。

基于密度分离-氧化消解法前处理的土壤微塑料检测

目前,土壤中微塑料的研究尚处于起步阶段。为了更科学地开展土壤微塑料污染风险调查和污染防治,首先需要建立统一的检测方法。通过优化密度分离-氧化消解法实验过程中影响土壤微塑料检测的多个关键因素,包括干燥温度、取样量、浮选剂、搅拌时长、沉降和离心条件及消解时间。结果表明:干燥处理的温度选择在55℃时不会对微塑料形态结构及化学成分造成影响;土壤取样量在30~50 g更为适宜,能更好地反映土壤中微塑料分布情况;对于浮选剂的选择,碘化钠对大部分微塑料成分具有良好的浮选效果;通过手动或机械搅拌4~6 min,可有效地将附着在土壤中的微塑料分离出来;沉降放置24 h以上或6000~8000 r/min离心10 min可使土壤杂质与微塑料达到充分分离的效果;消解放置24 h可去除大多数有机杂质。全过程具有简单、可操作性强、分离效果好的特点,且不易对微塑料造成二次破碎,可为今后制定土壤微塑料监测技术方法及规范、评估土壤中微塑料丰度分布提供可靠的依据。

基于残差自注意力和分离集合匹配的高效端到端航天器组件检测

随着我国航天技术的迅猛发展,各种航天器相继发射,然而航天器在运行时将受到辐射、温度变化等不可控因素的影响,这会导致地面站无法精确测量和定位航天器的位置与姿态,从而对通信和航天器之间的对接或抓捕等空间在轨服务产生影响。为了解决上述问题,首先对包含检测、分割与部件识别的航天器数据集SDDSP中的部件进行人工标注,该数据集共包含3117张航天器图片,标注后得到11001个检测目标;然后提出一种空间在轨服务中基于残差自注意力(RS)和分离集合匹配(SSM)的高效端到端航天器组件检测模型,该模型在Sparse DETR模型的基础上引入残差自注意力机制解决了稀疏标记(token)导致的收敛速度降低并影响模型预测精度的问题,引入分离集合匹配机制解决了二分匹配过程中可能出现的不稳定性现象。实验结果表明,在SDDSP数据集上,该模型的平均精确率(AP)和收敛速度相比于基线DETR模型提升了17.9个百分点和10倍,相比于Sparse DETR模型提升了3.1个百分点和20%。

初中化学“物质分离与提纯”的项目式教学设计——保护滇池母亲湖争做小小水质检测员

以滇池水质的检测和净化为项目核心,开展初中化学关于物质分离与提纯的教学。通过“取水、确定检测指标”“探究如何降低滇池水的色度”“探索如何降低滇池水的电导率”等三个子项目来帮助学生构建物质分离和提纯的思维模型。利用手持技术数字化实验,测定了滇池水质指标,并与蒸馏水进行对比,从定性和定量两个角度来探究滇池水质净化的效果。学生从滇池水质的检测到净化过程中解决了一系列复杂的问题,在此过程中发展了“结构—性质—用途”的重要化学观念、科学思维、科学探究与实践,以及“树立生态文明理念”的科学态度与责任等化学学科核心素养。

毛细管分离技术在受血者输血后Duffy系统抗原检测中的应用1例

目的探讨毛细管分离技术在Duffy系统抗原检测中的应用。方法对1例有近期输血史、检出Duffy系统抗体的受血者,采取毛细管分离方法得到网织红细胞,使用柱凝集法检测Duffy抗原。结果毛细管分离后,受血者直接抗球蛋白试验(DAT)阴性,Duffy系统表型为Fy(a^(+)b^(-)),与抗体鉴定结果一致。结论在排除受血者因药物导致直抗阳性情况后,毛细管分离技术可应用于IgG类试剂血清检测抗原,效果良好。

汽车油气分离器密封性检测设备的研制

车油气分离器的密封性是其最重要的性能指标之一,而合理有效的检测方法更能确保合格产品流向市场。本工作设计研制的汽车油气分离器密封性检测设备,采用通气试水法原理,结构简单,易于实现,操作简单、安全,且检测结果可靠。应用该检测设备对汽车油气分离器实施检测,可有效降低产品质量成本,提高顾客满意度。该检测设备的技术方案可为类似工艺及多孔塑料产品的密封性检测提供参考。

水环境中微塑料分离检测技术研究进展

微塑料作为一种新兴的污染物已成为全球关注热点,在工业生产、农业生产和日常生活中对塑料的广泛使用,使其在全球水和土壤生态系统中广泛存在,并拥有较高丰度。微塑料作为一种耐久性的有机污染源,它们拥有微小的粒度、较难在自然条件下分解,并且能够吸附有害物质的属性。水环境中检测到的微塑料种类众多、形态多样;表面电荷多为负值,以疏水性为主;比表面积大、吸附能力强,极易吸附环境中的持久性有机污染物和重金属,正因如此,微塑料也是一种耐久的基质,能够在水环境中长期存在,成为致病/有害生物在生态系统的活动载体。基于此,本文针对水环境中微塑料分离检测技术研究进展进行重点分析。