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以三元络合光度法提高测微量铁的灵敏度和选择性 被引量：1
1
作者 王颖慧 李献功 周酉 《天津化工》 CAS 1991年第4期47-49,共3页
铁(Ⅱ)——邻二氮菲——甲基橙生成鲜红色的三元络合物,在实验的条件下,多数金属离子均无干扰。该方法灵敏、快速、准确、重现性好、检出限0.002mg。
关键词 铁 络合光度法 测定 灵敏度 选择性
全文增补中
关于休闲体育与高校体育教育融合式发展的探讨 被引量：3
2
作者 周酉 《科技资讯》 2020年第24期139-141,共3页
近年来,随着我国社会发展的主要矛盾逐渐转变为人民对于日益增长的美好生活需要与不平衡不充分发展之间的矛盾。休闲体育作为人民强身健体和增强自身意志品质的重要手段,也愈发广泛而深入地渗透进了人们生活的方方面面,直接影响着人民生... 近年来,随着我国社会发展的主要矛盾逐渐转变为人民对于日益增长的美好生活需要与不平衡不充分发展之间的矛盾。休闲体育作为人民强身健体和增强自身意志品质的重要手段,也愈发广泛而深入地渗透进了人们生活的方方面面,直接影响着人民生活"幸福感"的提升及我国高校体育教育的内容与形式。基于此,该文运用文献综述、逻辑分析等方法,深入探讨了休闲体育与高校体育教育进一步融合发展的重要意义与作用,旨在为我国全民教育事业的落实以及高校体育教育事业的不断发展提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 休闲体育 高校体育教育 融合式发展 休闲体育研究
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汉中市城镇初级中学体育教师素质结构现状研究
3
作者 周酉 《当代体育科技》 2020年第25期253-256,共4页
面对当前新形势下对于体育教育的高度重视,体育教师的综合素质能力自然成为了体育师资队伍高质量发展的重要前提。而在目前中学体育师资队伍建设中仍然存在诸多亟待解决的问题,本文通过对汉中市6所城镇初级中学体育教师的调查,从性别、... 面对当前新形势下对于体育教育的高度重视,体育教师的综合素质能力自然成为了体育师资队伍高质量发展的重要前提。而在目前中学体育师资队伍建设中仍然存在诸多亟待解决的问题,本文通过对汉中市6所城镇初级中学体育教师的调查,从性别、教龄、学历、职称、科研能力等方面对体育教师素质结构现状进行了分析,旨在为完善和提升中学体育师资队伍建设提供参考和指南,为当前体育教育的不断发展积聚能量。 展开更多
关键词 城镇初级中学 体育教师 素质结构 体育教育
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基于视觉变换网络的音乐流派自动分类 被引量：4
4
作者 董安明 刘宗银 +2 位作者 禹继国 韩玉冰 周酉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期54-58,共5页
随着网络音乐产业的快速发展,构筑音乐自动检索和分类系统的需求日益增加。利用计算机对音乐流派进行正确标注是实现音乐类型精准分类和保障音乐推荐系统性能的重要前提。针对卷积运算不具备提取全局表征的能力,深度卷积神经网络对音乐... 随着网络音乐产业的快速发展,构筑音乐自动检索和分类系统的需求日益增加。利用计算机对音乐流派进行正确标注是实现音乐类型精准分类和保障音乐推荐系统性能的重要前提。针对卷积运算不具备提取全局表征的能力,深度卷积神经网络对音乐流派数据的全局建模能力较弱的问题,提出了一种基于视觉变换(ViT)神经网络的音乐流派自动分类方法。该方法对待分类的音频进行预处理后,利用短时傅里叶变换(STFT)转化为尺寸统一的语谱图切片,实现音乐频域特征的转换。为了避免训练过拟合,通过增加白噪声对语谱图切片集进行数据增强。然后利用所生成的语谱切片集及其增强后的数据集对所构建的ViT神经网络进行训练,从而实现音乐流派风格的自动分类。仿真结果表明,所构建的ViT网络在音乐流派分类公共数据集GTZAN上的测试识别准确率达到91.01%,比基于AlexNet、AlexNet-enhanced和VGG16等传统卷积神经网络(CNN)的音乐流派分类方法提升了1.00~5.00个百分点。 展开更多
关键词 视觉变换网络 音乐流派 特征转换 语谱图 深度学习 数据增强
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融合门控循环单元及自注意力机制的生成对抗语音增强 被引量：3
5
作者 张德辉 董安明 +2 位作者 禹继国 赵恺 周酉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期350-358,共9页
因其通过两种网络对抗训练并不断提升网络映射能力的特性,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)具有强大的降噪能力,近年来被应用于语音增强领域。针对现有生成对抗网络语音增强方法未充分利用语音特征序列中的时间相关... 因其通过两种网络对抗训练并不断提升网络映射能力的特性,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)具有强大的降噪能力,近年来被应用于语音增强领域。针对现有生成对抗网络语音增强方法未充分利用语音特征序列中的时间相关性和全局相关性这一不足,提出一种融合门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和自注意力机制(self-attention)的语音增强GAN网络。该网络利用串联和并联两种方式构建了时间建模模块,可捕获语音特征序列的时间相关性和上下文信息。与基线算法相比,所设计的新型GAN网络语音质量听觉估计分数(PESQ)提高了4%,且在语音信号分段信噪比(SSNR)和短时客观可懂度(STOI)等多个客观评价指标上表现更优。该研究结果表明,融合语音特征序列中的时间相关性和全局相关性有助于提升GAN网络语音增强的性能。 展开更多
关键词 语音增强 生成对抗网络 门控循环单元 自注意力机制 特征融合
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基于CNN-BiGRU的复杂连续人体活动Wi-Fi感知方法
6
作者 刘洋 董安明 +2 位作者 禹继国 赵恺 周酉 《物联网学报》 2023年第4期153-167,共15页
基于Wi-Fi信道状态信息(CSI,channel state information)的人体活动感知在虚拟现实、智能游戏、元宇宙等未来智能交互场景具有重要的应用前景,复杂连续人体活动的精准感知是Wi-Fi感知的重要挑战。卷积神经网络(CNN,convolutional neural... 基于Wi-Fi信道状态信息(CSI,channel state information)的人体活动感知在虚拟现实、智能游戏、元宇宙等未来智能交互场景具有重要的应用前景,复杂连续人体活动的精准感知是Wi-Fi感知的重要挑战。卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)具备空间特征提取能力,但对数据的时序特征建模能力差。而适用于时间序列数据建模的长短期记忆(LSTM,long short-term memory)网络或门控循环单元(GRU,gated recurrent unit)网络忽视了对数据空间特征的学习。针对此问题,提出了一种融合双向门控循环单元(BiGRU,bidirectional gated recurrent unit)网络的改进型CNN。所提网络利用BiGRU的双向特征提取能力捕捉时序数据前后信息的关联和依赖性,实现时序CSI数据的时空特征提取,进而呈现动作与CSI数据的映射关系,从而提高对复杂连续动作的识别精度。以篮球动作为场景对所提网络结构进行了实验,结果表明,该方法在多种条件下识别准确率均高于95%,与传统多层感知机(MLP,multi-layer perceptron)、CNN、LSTM、GRU、具有注意力机制的双向长短期记忆(ABLSTM,attention based bidirectional long short-term memory)网络等基线方法相比,识别准确率提升了1%~20%。 展开更多
关键词 信道状态信息 人体活动感知 复杂连续活动 卷积神经网络 双向门控循环单元
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