摘要：以吡啶-2-甲酸(4-甲酰基苯酚)酯代替对羟基苯甲醛,将对羟基苯基引入到BODIPY染料的3-位,以高产率得到一个BODIPY类探针2。探针2易溶解到各种有机溶剂中,在甲醇溶液中的最大吸收和发射波长分别为570和585 nm,荧光量子产率达到0.9。当溶液的pH值从酸性过渡到碱性时,对羟基苯乙烯基团会慢慢失去质子,其溶液最大吸收波长发生红移,荧光发生淬灭,而且溶液颜色也发生明显的变化。因此,探针2可作为一种"裸眼"可视化的pH探针。此外,探针2对Fe^(3+)也有明显的响应,在溶液中加入Fe^(3+),探针2分子结构中乙烯基团发生断裂,其溶液最大吸收波长和最大发射峰均发生蓝移。因此,探针2也可以作为Fe^(3+)的比率型探针。同时探针2毒性较低、渗透性好、对Fe^(3+)选择性高,可以应用到细胞中检测Fe^(3+)的含量。

摘要：设计合成了一个反应型的硼氟二吡咯(BODIPY)类荧光探针1,该探针以吡啶‑2‑羧酸苯酚酯基为识别基团。通过^(1)H NMR、^(13)C NMR和HRMS表征了1的结构,并解析了其晶体结构。光谱分析实验结果显示,探针1具有高的荧光量子产率(0.79),对Cu^(2+)具有较强的选择性识别性能,并能成功应用到生物细胞中Cu^(2+)的成像检测。

摘要：当前障碍物检测与识别方法中存在检测率低和识别率低的问题,提出基于激光测距传感器的障碍物检测与模式识别方法,构造光学系统设计原理和电气系统结构,提高传感器的测量速度、最近距离和测距范围。在此基础上获取障碍物的相关信息,对采集到的信息进行解析获取障碍物的方位信息,通过坐标系转换得到障碍物的距离信息,根据障碍物边缘拟合获得障碍物的宽度信息,通过最小二乘算法拟合障碍物的边缘,根据拟合结果得到边缘曲线,通过宽度、距离和方位等特征信息对障碍物进行识别。实验结果表明,所提方法的检测率高、识别率高。

摘要：近些年来,互联网迅速发展,数据量每年都以惊人的幅度提升,人们的生活、政府的管理都和电子信息设备息息相关,特别是电子商务和科学实验数据库的迅速壮大,为我们带来了海量的数据。这些海量的数据中,往往蕴藏非常多有价值的记录和信息,等待着人们去挖掘,人们希望将这些信息分离提取出来进行更高程度的分析和统计,以便为我们所取用。而目前大部分数据库系统仅仅可以实现数据的增、删、改、查,很难找到大数据之间所蕴含的规则和关系,比较缺乏挖掘数据内部价值的有效方法,较难通过数据的维度去探索和发现、预测未来的趋势。本文通过对数据挖掘技术中决策树的分类算法做出实验分析,进行比较,给出合理的分析建议。

摘要：近些年来,互联网飞速发展,数据量每年都以惊人的幅度提升,人们的生活、政府的管理都和电子信息设备息息相关,特别是电子商务和科学实验数据库的迅速壮大,为我们带来了海量的数据。这些海量的数据中,往往蕴藏非常多有价值的记录和信息,等待着人们去挖掘同时,由于数据的爆炸式增长,网络用户与商家均存在着信息接收错乱等问题。由此,个性化推荐应运而生,成为解决该类问题切实可行的办法。本论文研究着重介绍了个性化推进系统,阐述了几种重要的常见的个性化推荐算法,介绍其的意义,并对论文研究进行总结。

摘要：K-means聚类算法是一个很经典的聚类算法,但其容易陷入局部最优的缺陷,严重影响着分类的精度.使用目前广泛应用的蜂群算法,针对晋中学院某届学生三年成绩数据进行聚类分析,对学生科学归类,归类结果可以有效指导专业任选课程的开设,使课程的开设更加有的放矢,一定程度上实现真正的因材施教.

摘要：《猿猴脱甲》(又称《猿猴脱壳》,下文简称《猿》)是晋东南迎神赛社中的一出队戏,虽然演出时间短,但在赛社中扮演着多重角色。它有多种不同的表演场合,相互区别又内在统一。《猿》剧明显的仪式性使其传说情境较少引起学者注意,但确定传说情境有助于明确该队戏的功能指向。

摘要：传统戏曲是传统文化的重要组成部分,为中小学审美和道德教育提供了资源。近年来,戏曲进校园取得显著成效的同时,也存在重视不够、师资不足和学生学习兴趣缺乏等。为了提升戏曲进校园的成效,实施主体应该借助政府平台,构建激励机制,将特聘和培训相结合,加强中小学戏曲师资力量建设,创新教学形式,激发学生学习兴趣,推动传统戏曲进校园,为教育教学发挥更好的作用。

摘要：针对当前聚类算法应用于大规模多类别数据集中时,计算量较大,且算法性能严重依赖于K值的不足,提出一种改进的加速K均值聚类算法。算法主要由两种策略组成:一是基于质心下界(PLB)的跳跃过程,新引入称为质心的固定点来计算对象和矩心间距离的下界,避免了常见聚类算法在收敛早期过程中的距离计算过程;二是基于不变矩心对(ICP)的跳跃过程,如果矩心更新步骤完成后被分配及未被分配矩心的位置保持不变,则维持对象分配策略不变且无需计算与未被分配矩心之间的距离。此外,还给出了将本文算法与Hamerly算法相结合的拓展算法以进一步提升聚类加速效果。对大规模高维图像数据集进行了仿真实验,结果表明,与Hamerly算法相比,本文算法在获得相同聚类效果的同时,极大地压缩了距离计算量。当K值较大时,本文算法的平均压缩率更高,平均耗时更少。