离子风机的校准方法及不确定度分析

目前国内外均尚无与离子风机有关的检定规程、校准规范及相关建议,依据ANSI/ESD STM3.1—2000、ESD SP3.3—2000、IEC61340—5—1等标准所规定的方法并根据离子风机的工作原理和技术指标,文章提出离子风机的一种校准方法,并分析其测量不确定度,本方法已在实验室多次验证,测量所得数据符合离子风机的技术指标要求。     

变质兔肉罐头检出尸体梭菌产毒株的研究

在食品卫生监督监测工作中,从超保质期的红烧兔肉罐头分离出一株使罐头腐败变质的尸体梭菌产毒株,罐头上清液中检出使小鼠致死的毒素。尸体梭菌为革兰氏染色阳性,大小2—6μm×0.5—0.8μm,专性厌氧、芽胞位于次极端,周生鞭毛,细菌的代谢产物     

丙三醇缩水甘油醚和壳聚糖对蚕丝织物的复合整理

为了改善蚕丝织物的服用性能,提高其抗皱和抗菌性能,用丙三醇缩水甘油醚和壳聚糖对蚕丝织物进行后整理。采用微波辐照方法接枝丙三醇缩水甘油醚,再用壳聚糖醋酸溶液进行二浸二轧后整理。对整理后的蚕丝织物进行力学性能和白度测试。用正交分析法对整理工艺进行优化,得出最佳处理工艺。结果表明,经整理后,蚕丝织物的抗皱性有较大提高;织物的急弹性回复角提高50°左右,缓弹性回复角提高30°左右,断裂强力和白度略有下降。     

丝胶浸渍棉质非织造地膜的制备与表征

 将棉质半成品水刺非织造布浸渍于不同质量分数的废蚕丝制成的丝胶溶液中,通过二浸二轧工艺烘干定型,实现了可降解棉质非织造地膜的制备。通过灰色关联分析得出影响地膜强度的因素及其排序为:回潮率> 增重率> 丝胶质量分数;采用ESEM、红外光谱、降解率等方法进行理化性能表征,分析其降解前后性能差异。结果表明:浸渍涂层法中胶液质量分数为1 %时,其理化性能最佳,纵横向断裂强力分别为33 N、44 N ,回潮率为1018 %。     

纸质书籍在数字时代的生存优势及展望

摘要：在信息化时代,虽然数字化阅读已成为了人们获取信息和知识的主要方式,但纸质书籍在数字时代依然具 有生存优势。纸质书籍是一种传统文化的延续,数字阅读无法完全代替纸质阅读。文章探讨了纸质书籍在数字时代 的生存优势,展望纸质书籍在数字时代的未来前景,以期为纸质书籍的保存与发展提供参考,为加强对纸质书籍的 保护发展和传承发展传统文化提供了有力的支持,具有重要意义。     

存在CDMA干扰时超宽带系统性能分析

超宽带系统信号功率很低,并且占用很宽的频段,系统需要与其它窄带系统共存.因此,在进行系统设计时,必须考虑窄带干扰信号对超宽带系统性能的影响.文中采用特征函数的方法精确分析了多径信道环境下,存在CDMA信号干扰时直接序列超宽带系统的性能,推导得到系统的误码率公式;最后,在基于IEEE 802.15.3a推荐的多径信道环境下进行系统仿真和数值分析,结果表明,文中方法得到的系统性能与仿真结果基本吻合,能够较准确估计系统在存在CDMA窄带信号干扰时的性能.     

钢铁企业CIM S 的核心技术——M IC

MIC技术是钢铁企业CIMS的核心技术之一．介绍了MIC技术的产生背景与构成，论述了MIC系统与产品制造、质量设计与保证的关系，以及对企业产销全过程的能动作用。     

面向车规级芯片的对象检测模型优化方法

卷积神经网络复杂的网络结构使得模型计算复杂度高,限制了其在自动驾驶等实际终端场景中的应用。针对终端场景下的计算资源受限的问题,本文从轻量化深度模型设计和车规级芯片模型部署验证两方面进行研究。针对深度模型计算效率和检测精度的矛盾,本文设计了基于中心卷积的轻量化对象检测模型,实现功耗低且精度高的模型性能。进一步,本文基于量化感知训练的模型加速部署方法在车规级芯片上开展了系统级部署验证,在车规级芯片tda4上成功实现了高效的对象检测模型,在自动驾驶场景中取得了良好的性能。     

多病种眼底疾病诊断的深度学习策略讨论

深度学习算法可实现精准的眼底疾病诊断,对眼底疾病的早期诊断和及时干预具有重要意义。近年来涌现出多种深度学习诊断算法,在数据扩增、图像增强、训练策略、特征提取等方面提出了改进设计,但对眼底疾病这样的多病种诊断问题,采用哪种训练策略缺乏系统的分析。从数据处理、训练测量、网络模型、注意力机制等方面分析不同策略的性能,为多种疾病诊断提供深度学习算法设计依据:独立训练后综合投票法的结果优于集中训练法,但训练成本更高;在训练集上,集中训练法的表现差异不大,但在验证集上,Res NeSt50的表现最佳,具有良好的泛化能力;单病种独立训练的二分类预测结果明显优于多病种的综合分类,表明优化分类网络结构有助于提高类别特征的分类效果。未来可考虑设计融合临床知识的专用网络结构进行特定细节增强,强化类间特征差异,使模型具有一定的可解释性,并提高诊断的准确率。这种多层融合网络设计将是眼科疾病诊断的发展方向之一。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。