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关键词： 电容检测电路   MEMS陀螺仪   ΔΣ调制器   相关双采样   低噪声   高精度  

摘要： 为满足电容式MEMS陀螺仪低噪声，高精度的检测需求，设计了一款基于开关电容结构的全差分检测电路，主要包括电容检测和数字量化处理两部分。电容检测电路采用离散时间电容电压（C/V）转换方案，提出将高频载波调制和相关双采样技术相结合的方式，有效降低了低频噪声的干扰。量化电路采用一款4阶4 bit单环前馈结构的带通ΔΣ调制器，输入信号前馈通路的引入提高了系统的稳定性，内部多位量化器有效提高了信噪比。系统在保持低功耗的同时实现了高精度输出。基于0.18μm BCD工艺，在5 V电源电压下，对整体电路进行仿真验证。仿真结果表明， 检测电路灵敏度可以实现10 mV/fF，在谐振频率5 kHz处，等效输入电容噪声为0.062 aF/√(Hz)。最终在100 Hz带宽范围内，读出信号量化精度可以达到15 bits。与传统的MEMS陀螺仪检测电路相比，该电路具有更低的噪声和更高的量化精度，能够满足高精度检测应用需求。

关键词： 小型白羽肉鸡   磷   植酸酶   生长性能   血清磷   胫骨灰分  

摘要： 选用1 080只益生909小型白羽肉鸡，随机分为9组：1个对照组（1～21日龄、22～42日龄总磷水平分别为0.68%、0.65%，有效磷水平分别为0.45%、0.40%，无植酸酶）；4个未加酶处理组（1～42日龄饲粮总磷水平分别为0.35%、0.40%、0.45%、0.50%），4个加酶处理组（1～42日龄饲粮总磷水平分别为0.35%、0.40%、0.45%、0.50%，均添加植酸酶5 000FTU/kg），每组6个重复，每重复20只，公母各半，研究饲料中不同总磷水平和大剂量植酸酶对小型白羽肉鸡生长性能及理化指标的影响。结果表明：（1）4个未加酶组1～21日龄、22～42日龄的日增重、日耗料随饲粮总磷水平的升高依次显著提高但均显著低于对照组（P＜0.05）；1～21日龄的料重比除0.50%总磷组之外均显著高于对照组（P＜0.05），0.35%和0.40%总磷组的死淘率较对照组有升高的趋势（0.05≤Ｐ＜0.10）；21日龄各组血清磷均显著低于对照组（P＜0.05），42日龄除0.50%总磷组之外其余三组血清磷和胫骨灰分均显著低于对照组（P＜0.05）。（2）4个加酶组1～21日龄和22～42日龄的日增重均高于或显著高于对照组（P＜0.05），料重比、死淘率与对照组无显著差异；21日龄0.40%以上总磷组的血清磷、42日龄血清钙、磷、碱性磷酸酶、胫骨灰分与对照组均无显著差异。（3）42日龄各组间十二指肠食糜淀粉酶、胰蛋白酶、脂肪酶活性均无显著差异。（4）42日龄粪便磷，加酶组与未加酶组均随饲粮总磷水平的提高依次显著升高（P＜0.05），具有相同饲粮总磷水平的加酶组与未加酶组间差异不显著，粪便铜、铁、锰、锌含量各组间无显著差异。由此可见，总磷低于0.50%且未添加植酸酶的饲粮不能满足小型白羽肉鸡的磷需要；饲粮添加5 000 FTU/kg植酸酶条件下1～21日龄饲粮总磷0.40%、22～42日龄饲粮总磷0.35%即可满足小型白羽肉鸡的磷需要，与对照组相比可节约饲料磷酸氢钙用量94%，使粪磷含量减少65%。

关键词： 草酸钠碱法   碘化钾碱法   高锰酸盐指数(COD   )   氯离子   机理  

摘要： 采用2种碱性消解法（草酸钠碱法、碘化钾碱法）测定水体中高锰酸盐指数(CODMn)，优化了碘化钾碱法，取100 mL样品置于250 mL锥形瓶中，加入500 g·L-1氢氧化钠溶液0.5 mL和0.01 mol·L-1高锰酸钾标准溶液10.00 mL，摇匀，于沸水浴中加热（30 ± 2）min，迅速冷却至15～25 ℃，加入25%（体积分数）硫酸溶液5 mL和0.5 g碘化钾，立即摇匀，避光5 min，用0.01 mol·L-1硫代硫酸钠标准溶液滴定至溶液呈淡黄色，加入5 g·L-1淀粉溶液1 mL，继续用硫代硫酸钠标准溶液滴定至蓝色或深褐色刚好消失为终点，记录滴定消耗的硫代硫酸钠标准溶液体积。对比了在氯离子存在下碘化钾碱法与草酸钠碱法测定葡萄糖、丙三醇、间苯二酚以及实际样品中CODMn的差异，结合不同阶段的反应过程分析了氯离子的影响机理。结果表明，当样品中有机物的含量和种类不同时，氯离子会影响CODMn的测定值，对于实际样品难以得出统一的氯离子干扰阈值；同时碘化钾碱法相较于草酸钠碱法具有更好的抗氯离子干扰能力。

关键词： 冻融循环   木质素   改良黄土   力学性能   pH值   微观机理  

摘要： 【目的】本文以青海西宁地区黄土为研究对象，探究冻融循环作用下木质素改良黄土的力学性能及微观机理，【方法】通过封闭系统条件下对木质素改良土进行冻融循环试验，开展基本物性试验、无侧限抗压强度试验、热学试验，综合评价木质素磺酸钙（CL）、木质素磺酸钠（SL）和无磺木质素（SFL）对黄土的加固效果，结合扫描电镜和X射线衍射对土体结构与成分进行分析。【结果】结果显示：随着冻融次数的增加，相同掺量下强度由大到小依次为CL改良土＞SFL改良土＞SL改良土；导热系数由大到小依次为SFL改良土＞CL改良土＞SL改良土；SFL改良土pH值最小且导电性能最好。【结论】结果表明：未经冻融循环的黄土试样掺入木质素后均能有效提高黄土强度和隔热能力并降低pH值，SFL改良土均展现出显著的优势，SFL自身具备的C=O双键使固化土表现出低pH值和高导电性，其隔热性能得益于石英的高含量。在冻融循环作用下，CL和SFL改良土通过促进土颗粒间的钙质和镁质胶结形成，有效增强土体的抗冻性和结构稳定性，降低冻胀现象对土体力学性能的负面影响。此外，考虑到SFL显著的性能提升与经济性，优先选择SFL作为冻土地区黄土改良的材料，研究成果可为中国西北地区的黄土改良工作提供一定的理论依据和科学参考。

关键词： 阅海湖   水环境   农田回归用水   数值模拟   水量调蓄  

摘要： 通常农田回归用水水质较差，利用河湖生态系统自净能力可改善农田回归用水水环境质量。以宁夏阅海湖为例，充分利用景观湖的净化能力，建立湖泊水动力-水环境数学模型，通过数值模拟实验，量化分析水系调蓄方式对农田回归用水改善程度。结果表明：实测工况下，阅海湖对NH3-H、TN、TP浓度分别降低了0.80 mg/L、1.04 mg/L、0.056 mg/L；模拟实验下，春季、秋季水系调蓄情景水质由Ⅲ类水质优化至Ⅱ类水质，夏季由Ⅳ类水质优化至Ⅱ类水质；水动力对水质改善有一定的影响，冬季水量调控情景下水质由Ⅱ类水质优化至Ⅰ类水质，水量调蓄情景下由Ⅲ类水质提升至Ⅱ水质。本研究可为农业废水利用、黄河水资源优化配置提供参考。

关键词： 木工铣刀   Realizable k–ε模型   气动噪声   数值计算  

摘要： 为降低木工铣刀在空转状态下所产生的气动噪声问题，采用Lighthill声学类比法，Realizable k–ε模型进行稳态模拟，稳态稳定后与Ffowcs Williams-Hawkings（FW-H）模型进行瞬态数值模拟，对木工铣刀产生的远场气动噪声进行数值计算，并分析铣刀表面及周围气场与速度的分布情况、声功率分布、压强的波动以及远场气动噪声。研究结果表明，木工铣刀刀片前刀面以及容屑槽区域、刀体结构B处是形成脱落涡的关键区域，这些脱落涡是气动噪声的主要来源。特别是刀片前刀面产生的涡流，会造成较大的压强脉动，对气动噪声造成的的影响非常明显。因此，想要有效降低气动噪声，对木工铣刀各部位的结构和形状进行优化时，应特别关注刀片前刀面及容屑槽、刀体结构B处区域。本研究结果以期为低噪音的木工铣刀的设计提供理论依据。

关键词： 炭黑   硫化亚铁   复合材料   六价铬   资源化  

摘要： 热解是目前处理废轮胎最为高效的方式之一，其中固相产物热解炭黑（CB）的资源化再利用是废轮胎热解技术推广的重要方向之一。本研究以热解CB为载体，制备了一种CB负载硫化亚铁复合材料(CB/FeS-0.5)，结合去除Cr(Ⅵ)性能进行分析，探究其反应机制。结果表明，CB/FeS-0.5既保留了CB的多孔结构，又分散了FeS。在反应时间360min，pH=2，反应温度25℃情况下，CB/FeS-0.5的吸附量达到92.93mg/g，比未负载FeS提高了5倍左右；吸附过程符合准二级动力学、颗粒内扩散模型和Langmuir等温吸附模型，且该吸附过程是自发吸热的。CB/FeS-0.5去除机制包括物理、化学吸附及还原作用。研究结果可为废轮胎热解CB的改性和资源化再利用及其对水体中Cr(Ⅵ)的去除提供一定的理论依据。

关键词： 深度学习   深度神经网络   图像分类   标签噪声   元学习  

摘要： 随着计算机视觉领域的不断进步，图像分类技术日益成熟，并逐渐用于各个领域。图像分类需要收集大量的图片进行模型训练与优化，但图片的收集过程不可避免地带来噪声标签。为了应对这一挑战，鲁棒性分类方法应运而生。目前的鲁棒性分类方法中超参数的设置需要手动调节，对人力物力带来了大量的损耗。因此，提出了元超参数调节器MHA(Meta Hyperparameter Adjuster)，采用双层嵌套循环优化的方法自适应学习噪声感知的超参数组合，并称为Meta-FPL算法(Pseudolabel adaptive learning algorithm based on meta learning)。此外，为了解决元训练阶段反向传播过程耗费GPU大量算力的问题，提出了选择激活元模型层策略SAML(Select the activation metamodel layer strategy)，通过比较虚拟训练阶段反向传播的平均梯度与元梯度的大小，限制部分元模型层的更新，有效提升了模型的训练效率。在四个基准数据集和一个真实数据集上分别进行了实验，实验结果表明Meta-FPL算法的分类准确率较高，且在元训练阶段的反向传播过程训练时长缩短了79.52%，说明MetaFPL算法能在较短训练时间内有效提升分类测试准确率。

关键词： 深度学习   标签噪声   样本选择   对比学习  

摘要： 基于深度学习的人工智能诊断模型严重依赖于高质量地详尽注释数据进行算法训练,但受到标签噪声信息的影响.为了增强模型的鲁棒性并防止有噪声的标签记忆,提出了一种标签噪声样本选择(noise label sample selection, NLSS)模型来充分挖掘噪声样本的隐藏信息,减轻模型过拟合问题.首先,通过将混合增强图像作为输入,提取图像分布式特征表示;其次,引入对比损失函数以及比较样本预测标签分布与其真实标签分布的相似性来评估样本,进行样本选择;最后,通过标签重分配模块的伪标签提升策略在样本选择的基础上重新纠正噪声标签的监督信息.以非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)患者的PET/CT数据集为例进行实验,结果表明提出的模型均比对比模型有一定的提升,可降低淋巴结转移状态诊断中标签噪声的干扰.