【摘 要】
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适量的烟气能够促进有性繁殖体萌发，但迄今尚无辅助烟气处理探究孢子生活力快速检测方法的研究报道。该文选择毛缘泥炭藓(Sphagnum fimbriatum)、中位泥炭藓(S. magellanicum)和粗叶泥炭藓(S.squarrosum)为材料，分别使用亚甲基蓝、TTC(四唑)、I_2-KI和红墨水染色法对泥炭藓孢子进行染色，并比照营养液、烟溶液+营养液培养的孢子萌发试验，对比研究苔藓植物孢子生
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适量的烟气能够促进有性繁殖体萌发，但迄今尚无辅助烟气处理探究孢子生活力快速检测方法的研究报道。该文选择毛缘泥炭藓(Sphagnum fimbriatum)、中位泥炭藓(S. magellanicum)和粗叶泥炭藓(S.squarrosum)为材料，分别使用亚甲基蓝、TTC(四唑)、I_2-KI和红墨水染色法对泥炭藓孢子进行染色，并比照营养液、烟溶液+营养液培养的孢子萌发试验，对比研究苔藓植物孢子生活力快速检测的最佳方法。结果表明：亚甲基蓝染色法的染色效果最为明显，TTC和I_2-KI均未能使泥炭藓孢
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表面质量是冷轧铜带重要质量指标之一。为实现铜带表面缺陷的精准自动检测，本文首先对常见表面缺陷进行分类，并制作了铜带表面缺陷图像数据集（YSU＿CSC）；然后，以EfficientNet卷积神经网络为核心，基于迁移学习策略，通过训练实验建立了冷轧铜带表面缺陷智能识别模型，同时与其他三种常用的卷积神经网络缺陷识别结果进行对此，结果表明本文模型的精度最高，准确率达到93.05%，单张缺陷图像平均识别时间
胸腔积液细胞团簇的细胞核形态为肺癌诊断、肿瘤转移及治疗效果评价提供了重要途径，而对其细胞核进行精准分割是肺癌病理诊断工作的基础。由于胸腔积液肿瘤细胞团簇复杂的生成背景，以及细胞核特征的不均匀性（特征信息分散）和团簇内部重叠细胞中的触核情况（特征不明显），使细胞团簇分割仍然是一个具有挑战性的问题。提出了基于注意力机制的改进U-Net模型-CRUNet，从空间注意力和通道注意力两方面来增强对细胞核非显
针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题，提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。首先，用两层卷积层提取浅层特征信息；其次，在Inception结构基础上并行加入空洞卷积，用来提取人脸表情的多尺度特征信息；然后，通过引入通道注意力机制，提升模型对重要特征信息的表示能力；最后，将得到的特征输入Softmax层进行分类。通过在公开数据集FER
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为精准评估桥梁服役状态，通过定期多次三维激光数字建模，提出一种基于点云模型与工程知识的桥梁形态变化识别与跟踪方法. 首先以传统ICP配准算法为基础，结合工程专业知识，仅依据优化的相对不动点集实现高效的点云分割与配准，进而针对新旧点云模型实施三维几何差异分析，从而完成桥梁形态变化的识别与验证. 最后将该方法应用于实际工程，高精度识别出背景桥梁各关键构件一年内的形态变化，并利用工程知识对其进行验证.
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