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基于深度学习的多尺度特征融合定位与优化缺陷识别技术在鸡肉胴体质量控制中的自动检测应用
摘要
鸡肉因其高产量、低成本以及丰富的营养价值,已成为全球重要的肉类产品。随着规模化养殖的发展,屠宰和加工环节的质量控制显得尤为重要。鸡胴体的形态缺陷,如断翅、断头、关节肿胀以及腿部骨骼暴露,会严重影响整鸡的食用品质和外观。传统的人工检测方法效率低下且精度不足。不同位置的缺陷
来源:Biosystems Engineering
时间:2026-08-15
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基于开集目标检测的作物中心定位技术,实现已知与未知杂草的精准识别
摘要除草是农业中一项至关重要的措施,旨在减少作物与入侵植物之间对生长所需关键资源的竞争。然而,目前大多数用于杂草检测的深度卷积神经网络都是基于封闭集监督学习开发的,这种学习方式假设在应用过程中遇到的所有杂草种类都属于预定义的训练类别。这一假设限制了这些网络在现实田地中的适用性,因
来源:Precision Agriculture
时间:2026-08-15
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加纳各类水源及饮用水中三氟乙酸的存在情况:基于LC-MS/MS技术的检测与类DFA探索性分析
摘要三氟乙酸是一种流动性强且持久性高的超短链PFAS,在监测不足的地区很少被纳入常规监测中。这项在加纳开展的非概率分层案例研究通过直接水相LC-MS/MS技术检测了260份地下水、地表水、处理过的水、包装水以及雨水样本。通过使用经过认证的标准化品进行校准、三个MRM跃迁以及与¹³
来源:Water Research
时间:2026-08-15
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基于卟啉类功能化EGFET传感器的流动注入电子舌葡萄酒分析技术
摘要由交叉选择性传感器或电子舌构成的阵列,利用源自嗅觉的组合选择性原理,根据样品的整体化学特征对其进行分析。这种方法在医学诊断和食品质量控制等需要快速可靠分析的应用中尤为重要。在此,我们展示了一种高通量的电子舌,它整合了多种先进的制造技术——包括激光诱导石墨烯制备技术、导电墨水喷
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基于酸化-吹扫萃取与空心波导TDLAS技术的微升级海水DIC测量方法
摘要:溶解无机碳是描述海水碳酸盐体系、沉积物孔隙水生物地球化学以及近海碳循环的关键参数。然而,传统的DIC分析方法通常需要毫升级到数十毫升级的样品,无法用于体积有限的样品的高分辨率分析。在此,我们开发了一种微升级DIC测量方法,将酸化-吹扫CO2提取技术与基于空心芯波导的激光吸收
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通过铝层压技术提升固体胺蜂窝吸附剂在直接空气捕集中的热导率与解吸速率
摘要利用固体胺吸附剂并结合废热或太阳能的温变吸附技术,是降低直接空气捕集过程中能耗的一种有效方法,而直接空气捕集则是实现负排放的关键技术。不过,固体胺吸附剂的热导率较低,这会延长解吸时间并限制其性能。为此,我们开发了带有铝箔层叠的蜂窝结构固体胺吸附剂,以此提升热量传递效率,加快二
来源:Separation and Purification Technology
时间:2026-08-15
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综述:纳滤技术在去除新兴污染物中的应用、结构与性能关系及面临的挑战
摘要纳米过滤技术因其较高的水通量及有效的污染物去除能力,被视为处理饮用水中新兴污染物的有力技术。然而,其去除新兴污染物的机制以及实际应用中的局限性仍需进一步研究。本综述首先总结了纳米过滤在去除饮用水中新兴污染物方面的当前应用状况及存在的局限。通过整合来自各类文献的61种膜对260
来源:Separation and Purification Technology
时间:2026-08-15
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学习识别多模态磁共振指纹技术中的关键信号点
•软输入通道选择功能能够评估各输入通道的重要性,并实现输入数据的压缩。•可视化结果表明,我们的方法在目标通道选择方面优于现有方法。•通过重新设计的剪枝方法,将MRF输入优化扩展到复值数据领域。
引言
磁共振成像(MRI)是最重要的医学成像技术之一,其优势在于无创性、无需电离辐射
来源:Pattern Recognition
时间:2026-08-15
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IPPKD:一种结合即时知识蒸馏的迭代剪枝方法
•本文提出了一种新的迭代剪枝算法——IPPKD,该算法将迭代剪枝与基于提示的知识蒸馏相结合,从而自动实现高性能与高压缩比之间的有效平衡。通过大量实验验证了所提方法的有效性。•本文提出的基于提示的知识蒸馏方法使得学生模型能够在不增加参数数量或计算复杂度的情况下模拟关联推理与学习过程
来源:Pattern Recognition
时间:2026-08-15
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对不同参数高效微调方法在视觉地点识别任务中的性能进行基准测试
•PEFT-VPRBench:首个统一基准测试,可在11个地面及航空数据集上系统评估七种用于视觉位置识别的PEFT变体。•扩展的PEFT设计空间:我们首次在统一的骨干网络和流程下,研究了基于适配器、基于提示词以及基于侧链的调优方法,其中包括Dense-CNN Adapter。•出
来源:Pattern Recognition
时间:2026-08-15