苯并（a）芘—DNA加合物的研究进展

苯并(a)芘[B(a)P]是一种多环芳烃化合物中发现最早,致癌作用最强的物质。每年约有130D多吨 B(a)P 排放到空气中,它与人类肺癌和皮肤癌发病率增高有关,严重地威胁着人类健康。B(a)P 只有在代谢活化后才有致突和致癌作用,活化后的代谢物与细胞中 DNA 共价结合,并导致DNA 损伤,是被认为在哺乳动物细胞恶性变起动     

化油器与排气净化

论述了化油器对排气中三种有害气体(CO、HC和NO_x)的抑制作用及影响。     

基于分层分类引导的高校校园文化活动体系构建

本文着眼于高校文化育人实际,充分结合新时期大学生的思想特点,从校园文化活动设计出发,立足不同学历层次、不同年级、不同专业、不同民族学生在思维方式、行为习惯、实际需求等方面的显著差异和思想实际,就大学生分层分类的思想引导体系建设进行研究和构建。     

基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

针对铁路人脸识别闸机使用中影响人脸识别准确率的光照和模糊问题，文章提出一种人脸光照自适应调节算法，以提升非理想光照条件下的人脸识别准确率；设计了模糊识别模块，以挑选清晰的人脸图像，提升旅客移动场景的人脸识别准确率。在自建数据集中进行算法实验，实验结果表明，采用文章设计的算法，人脸识别准确率达到97.21%，能够满足实际应用的需求，具有推广价值。     

面向铁路客运场景的对抗鲁棒性人头检测模型

基于人头检测的人群数量估计算法能为铁路客运车站应对突发客流、防止人群聚集提供有效的决策辅助，但人头检测使用的深度学习模型易受到对抗样本影响。为提升深度学习模型的对抗鲁棒性，建立了基于RetinaNet算法的人头检测模型；在Brianwash数据集上分别使用快速梯度符号法（FGSM,Fast Gradient Sign Method）和投影梯度下降（PGD,Projected Gradient Descent）2种对抗攻击方法生成对抗样本，初始模型在对抗样本数据集上的m AP值均有显著下降，验证了对抗攻击对模型性能影响的有效性；再对模型进行对抗训练，对抗训练后的模型在各类对抗样本验证数据集上的m AP值均有显著提升。实验结果表明，对抗训练后的人头检测模型能有效防御对抗样本的攻击，提升模型检测性能和对抗鲁棒性。     

基于结构光3D测距技术的铁路旅客进出站尾随检测系统设计

铁路客运站进/出站场景人流量大、环境复杂，使得现有尾随检测方法误报率较高。为此，设计了铁路旅客进出站尾随检测系统，利用结构光3D测距技术、身份识别技术和行人检测技术，准确获取旅客间的相对距离。与现有尾随检测系统相比，所设计的系统可有效地检测旅客进出站场景下的尾随行为，显著提高了尾随情况的检出率。降低了旅客携带大件行李时的尾随误报率。