我国双向拉伸聚酯膜缺口很大

我国双向拉伸聚酯膜缺口很大苏鹏福，余渡元，马力，孙宏ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰｒｏｓｐｅｃｔｏｆＢＯＰＥＴ￥ＳｈｕＰｅｎｇｆｕ；ＹｕＤｕｙｕａｎ；ＭａＬｉ；ＳｕｎＨｏｎｇＡｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｎｇｔｈｅｆｅａｔｕｒｅＯｆＢＯＰＥＴ...     

基于MACH 4002交换机的煤矿网络系统

以MACH 4002交换机为网络核心,分析了煤矿环境对网络系统的实时性、可靠性要求,比较了多种拓扑结构特性,给出了行之有效的建设方案。     

喷气燃料微生物ATP荧光检测酶反应体系研究

荧光素酶反应体系是利用ATP生物荧光法检测喷气燃料微生物污染的关键.为了获得最佳的酶反应体系,本研究以ATP标准物质为研究对象,考察了荧光素酶、荧光素和Mg2+的最佳使用量.结果表明:荧光素酶、荧光素和Mg2+的最佳使用量依次为0.05 mg·mL-1、0.08 mg·mL-1和5 mmol·L-1.通过考察Mg2+与ATP相互作用对荧光反应的影响发现,ATP在与荧光素酶之前预先与Mg2+结合,可以提高荧光反应的效率,使相对发光强度有所增加.相比于传统的培养法和HY-LITE JET A1燃料试验,优化的荧光素酶-荧光素反应体系提高了检测效率、大幅度降低了检测成本.     

基于甲烷水蒸气重整的SOFC耦合系统性能研究

甲烷水蒸气重整固体氧化物燃料电池(SOFC)系统主要包含了甲烷水蒸气重整制氢/供气单元、SOFC电堆单元、电化学测试单元等,系统通过换热器将SOFC电堆单元的余热回收再利用,可实现能源的梯级高效利用,具有良好的发展前景.针对系统中影响因素较多的甲烷水蒸气重整供氢单元进行了研究,通过调整重整反应的不同重整温度、水碳比等影响因素,对比分析了不同工况下CH4转化率的变化规律;在最优工况下,实现了甲烷水蒸气重整制氢/供气单元和SOFC电堆单元的直接耦合,对SOFC电堆进行了性能测试,并对比分析了耦合后的系统性能,提出进一步的优化方案.     

动态脚本语言Lua与C++交互方法的研究与实现

针对当前利用C＋＋开发大型复杂程序代价高、周期长的问题,为了充分发挥Lua动态脚本语言的特点。重点探讨了如何在Lua脚本中模拟消息事件机制和Lua访问C＋＋接口的具体实现方法以及Lua调试器的设计方案。     

基于PHP的社区警务综合管理系统的设计与实现

通过对系统功能模块进行需求分析及设计,采用PHP+MySQL技术进行社区警务综合管理系统的开发。本系统可实现对社区人口和警务的综合管理,为社区警务管理的信息化提供平台。     

基于SSIS企业数据集成系统的技术实现

论述了一个基于SSIS(Microsoft SQL Server 2005 Integration Services)的企业数据集成系统的技术实现.该系统采用自顶向下的策略实现,其任务执行、并发控制与日志功能均以SSIS为基础,可以对包括远程和本地关系型数据库、文本文件、Excel表格等各种企业异构数据源中的业务数据进行统计计算并将统计结果通过Web Services发布到外部系统.     

盖茨说：ASP．NET相当好，相当强大

本文可以学到1 ASP.NET的优势和前景2搭建ASP.NET的运行环境3作为程序员,你做好职业规划了吗相关学习资源1《ASP.NET 2.0快速入门》http://www.microsoft.com/china/msdn/ events/webcasts/shared/webcast/Series/ ASPnet2.0.aspx     

高比例风电接入下次同步振荡监测系统次同步相量监测装置多阶段优化配置方法

随着风电等新能源大规模接入,未来次同步振荡问题将更为突出,亟需建立新型次同步振荡监测系统。中国学者已针对次同步振荡监测装置——次同步相量监测装置(subsynchronous phasor measurement unit, SPMU)开展了相关研究。在此基础上,如何经济高效地制定SPMU配置方案成为了构建次同步振荡监测系统的首要问题。基于风电机组频率耦合阻抗模型提出计及评价指标之间重要程度差异、振荡工况发生概率的监测关键度评价体系;考虑到SPMU实际安装配置中常存在多阶段安装的情况,建立计及节点监测关键度的SPMU多阶段优化配置模型;最后利用整数线性规划求解多阶段优化配置方案。采用美国得克萨斯州ERCOT系统、改进的New England 39节点系统,验证了所提指标及算法的准确性和经济性。     

基于改进YOLOX-s的安全帽检测

在施工现场中, 发生过许多高空坠落事故, 因此在施工现场佩戴安全帽是十分有必要的. 针对安全帽佩戴状况检测中遇到的小目标样本缺检、漏检的情况, 提出一种基于YOLOX-s的改进算法. 首先, 在Neck层引入主干特征提取网络中的160×160特征层进行特征融合, 并且增加了一个针对小目标的检测头; 其次, 采用SIoU损失函数计算损失值, 使得网络在训练过程中考虑的损失项更加全面; 并且采用varifocal loss函数来计算置信度损失值, 进一步改善训练过程中存在的正样本与困难样本不均衡的问题, 最后, 采用CA (coordinate attention)注意力机制来增强模型的特征表达能力. 实验结果表明, 通过对Neck层与检测层、损失函数的优化以及引入CA注意力机制, 使得网络在训练过程中收敛与回归性能更佳. 改进后的算法的mAP值为95.57%, 相较于YOLOv3及原YOLOX-s算法在mAP值上分别提高了17.11%、3.59%. 改进后的算法检测速度为54.73帧/s, 符合实时检测速度要求.