Synthesis and Adsorption Properties of 4-Vinylpyridine and Styrene Copolymer In Situ Immobilized on Silica Surface

Copolymer of 4-vinylpyridine with styrene was in situ immobilized on silica gel surface via the heterogeneous radical polymerization. Anchorage of the copolymer on the surface layer was confirmed by IR spectroscopy. The quantity of copolymer on the silica gel surface was evaluated as 25.73 wt.% by TG and DSC-MS analysis. “Islet” location of polymer layer on the silica surface was confirmed by the scanning electron microscopy. A high adsorption activity of silica gel with immobilized copolymer towards microquantitatives of Cu(II), Cd(II), Pb(II), Fe(III), and Ni(II) ions in steady state conditions as well as of Ni(II) ions in dynamic regime was found

Онлайн-система ідентифікації рослин за фотозображеннями

Разработана информационная онлайн-система идентификации растений по их фотоснимкам. Математическую основу составили алгоритмы нахождения ключевых точек, такие как SURF, SIFT и FREAK, модель BOVW и метод опорных векторов. Осуществлена апробация разработанной программы и проведен сравнительный анализ алгоритмов.An online information system for identifying plants by their photographs has been developed. The mathematical basis was formed by algorithms for finding key points, such as SURF, SIFT and FREAK, the BOVW model and Support Vector Machine algorithm. The developed program was tested and a comparative analysis of the algorithms was carried out.В умовах постійної взаємодії із зовнішнім світом і живою природою в житті людини постає проблема швидкої та точної ідентифікації рослин, оскільки рослини відіграють значну роль не тільки у сільськогосподарській галузі, але й також у паливно-енергетичному комплексі, медицині, екології, інтер’єрі, вивченні навколишнього світу тощо. У цій роботі запропоновано інформаційну онлайн-систему ідентифікації рослин за їх фотознімками. Розробку програмного забезпечення здійснено у вигляді клієнт-серверної архітектури із застосуванням сучасних технологій (мови С#, TypeScript, HTML, CSS, фреймворки ASP.NET MVC, ASP.NET WebApi, Angular), потужних алгоритмів розпізнавання зображень та машинного навчання. Математичну основу склали алгоритми знаходження ключових точок, такі як SURF, SIFT та FREAK, модель BOVW (Bag-Of-Visual-Words) і метод опорних векторів. Система має простий, лаконічний та зрозумілий інтерфейс, адаптивну верстку, забезпечує зручну взаємодію з користувачем з будь-якого пристрою за наявності доступу до мережі Інтернет, можливості легкого розширення бібліотеки зображень. Здійснено апробацію розробленої програми на різних наборах даних (фотографії листя дерев та квітів, у тому числі зроблених на мобільний телефон, що є найбільш типовим сценарієм взаємодії користувача із системою) та проведено порівняльний аналіз зазначених алгоритмів (досліджувався вплив кількості даних, слів у моделі BOVW, зашумленості та строкатості фону, типу ядрової функції у методі головних компонент, інваріантність до повороту та масштабу тощо). Навіть на досить малих за обсягом наборах даних для навчання система демонструє непогану якість розпізнавання