摘要：提出了一种基于深度学习技术的年龄和性别识别方法,建立了人脸识别硬件与软件系统。运用经典的反向传播算法确定预测函数的权重矩阵和偏差。针对单个识别网络准确率不高的问题,采用多个神经网络级联的方式,对输入的目标特征进行多次判定。通过设计一种投票竞争算法,让级联网络的识别结果自动进行竞争,获胜者作为最终的预测结果。预测结果与实验数据对比表明采用级联网络可有效提高对年龄性别的识别准确率,级联后的识别准确率分别达到了88%和82.61%。

摘要：针对GaN基正装结构的LED芯片存在电流分布不均匀的问题,对传统的电极结构进行优化设计。通过建立有限元分析软件COMSOL的三维仿真模型,对传统结构和优化电极结构的芯片有源层电流分布进行了仿真,结果表明优化后的芯片电流分布更均匀。然后制备了不同结构的LED芯片进行光电性能测试,发现将N电极形状改变为扇形结构能提高LED的出光效率,在输入电流为20mA时,LED芯片的输出光功率为31.84mW,出光效率为52.03%,相比传统LED芯片出光效率提高了6.14%。

摘要：[目的]通过对复方双氯芬酸钠注射液在猪体内的药动学研究,了解其活性组分在猪体内的过程和生物利用度,为制定临床合理给药方案提供依据。[方法]采用随机交叉试验设计,8头健康断奶仔猪分别单剂量静脉和肌内注射复方双氯芬酸钠注射液,注射剂量均为1 mg·kg^(-1)(以双氯芬酸钠计),两阶段洗脱期为2周。采用经验证的高效液相色谱法分别测定血浆中双氯芬酸和对乙酰氨基酚的浓度,实测血药浓度-时间数据采用Win Nonlin5.2版药动学分析软件拟合药动学参数。[结果]单剂量静脉注射复方双氯芬酸钠后,猪体内双氯芬酸主要药动学参数分别为:T1/2β=(1.36±0.35)h,Tmax=(0.08±0.00)h,Cmax=(7.52±0.16)μg·m L-1,MRT=(1.30±0.28)h,CLB=(0.12±0.02)L·h-1·kg^(-1),Vd=(0.24±0.03)L·kg^(-1),AUC=(8.08±1.35)h·μg·m L-1;对乙酰氨基酚主要药动学参数分别为:T1/2β=(1.71±0.33)h,Tmax=(0.08±0.00)h,Cmax=(7.70±0.91)μg·m L-1,MRT=(1.62±0.24)h,CLB=(0.54±0.14)L·h-1·kg^(-1),Vd=(1.33±0.47)L·kg^(-1),AUC=(11.35±2.40)h·μg·m L-1。猪单剂量肌内注射复方双氯芬酸钠注射液后,猪体内双氯芬酸主要药动学参数分别为:T1/2β=(1.55±0.31)h,Tmax=(0.50±0.13)h,Cmax=(3.99±0.18)μg·m L-1,MRT=(1.98±0.19)h,AUC=(9.16±1.36)h·μg·m L-1,F=113.6%;对乙酰氨基酚主要药动学参数分别为:T1/2β=(1.93±0.21)h,Tmax=(0.63±0.13)h,Cmax=(5.61±0.42)μg·m L-1,MRT=(2.36±0.29)h,AUC=(14.10±2.12)h·μg·m L-1,F绝对=124.3%。结果表明:双氯芬酸和对乙酰氨基酚在猪体内均能迅速消除,但双氯芬酸在猪体内分布较差,对乙酰氨基酚则广泛分布;肌内注射给药后,双氯芬酸和对乙酰氨基酚自注射部位吸收均迅速且完全。[结论]复方双氯芬酸钠注射液无论静注还是肌内注射给药,两种活性成分在猪体内具有相似的药动学特征。