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  • 简介:摘要:近些年,压缩被广泛地应用到工业生产制造中,尤其是自动化、制冷、矿山和化工等行业应用最为广泛。压缩常用于二氧化碳、甲烷和天然气等工艺气体的压缩,压缩在性能上具备很多优势,但在运行过程中也有一些弊端,比如在工作运行中容易产生低频噪声,这种低频噪声具有很强的穿透力,对操作人员的身体会产生一定的伤害,特别是损伤听力。基于压缩机降噪技术研究需求,为有效降低压缩本体辐射噪声水平,应用压缩隔声罩,验证降噪措施的达标效果,该研究为相关设备噪声测量分析及治理提供了理论参考。

  • 标签: 压缩机 隔声罩 吸声性能 提升 验证
  • 简介:近年来,越来越多的人开始把目光投向疫苗。疫苗被视为全球健康政策中的关键环节。但是疫苗的生产制造一般要经历一系列复杂的生物工艺流程。最近,由于人们对可能出现的全球性流感和其他新型疾病的忧虑,促使疫苗生产商必须能够更快地将产品推向市场。这种针对特定疾病的快速响应能力需要企业在生产过程中具有一定的工艺灵活性,能够迅速提升产能以应对市场需求。

  • 标签: 疫苗 制造工艺 市场需求 工艺灵活性 工艺流程 生产制造
  • 简介:振动切片技术是医学和生命科学以及工业领域中的重要技术,该方法简单、快速,能使组织比较完整保留,适合做新鲜组织切片和组织电生理学等研究。随着先进振动切片的不断普及,就要求使用者更好的了解振动切片的性能、维护,掌握组织切片的技巧。本文着重介绍LeicaVT1200S振动切片的使用和维护方法。

  • 标签: 振动切片机 使用 维护
  • 简介:基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于医学图像分割中,根据分割医学图像的鲁棒性实时性的要求,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improvednarrowbandmethod)。INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(LevelSet)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间。实验结果表明,该方法能够快速、准确地得到医学图像的结果。

  • 标签: 医学图像 图像分割 对数极坐标 水平集 窄带法
  • 简介:原定上月出台的我国饮水新国标迟迟不发,近日,美的饮水设备总经理向保明对记者透露,“冷热饮水国家标准”目前已经完成公示,正在印刷过程中,有望于明年5月正式出台。

  • 标签: 冷热饮水机 国家标准 重金属 超标 饮水设备 印刷过程
  • 简介:目的分析人为因素致血液透析报警的原因,并给出相应的预防控制措施,提高透析成功率。方法收集2017年1月至4月血液透析期间贝朗dialog血液透析发生报警的82例患者,共进行血液透析2892例次,对人为因素所致报警原因进行统计分析,采用excel对数据进行整理。结果出现报警1357例次,人为因素所致421例次,其中压力报警182次,占43.23%;空气报警92次,占21.85%;电导度报警79次,占18.76%;其他原因68次,占16.15%。以上报警均被医护人员及时发现,并在5s~3min内找出原因给予针对性处理措施后,血液透析正常工作,均未对患者造成损伤。结论透析过程中应加强巡视,密切观察,最大限度降低因人为操作失误导致的报警,以免影响患者情绪,保证透析顺利进行。

  • 标签: 人为因素 贝朗dialog血液透析机 报警 原因 防范措施
  • 简介:摄像标定技术对于精确的双目视觉定位起着关键的作用。了解摄像头标定的原理有助于采用合理方法减小标定结果误差。本文介绍的摄像标定方法标定结果误差小。摄像标定过程中用到三个坐标系,它们之间的转换关系是摄像标定的基础。采用内外参数分离的标定方法,通过具体实验分步标定了摄像的内参数和外参数,实验过程简单,标定精度较高。

  • 标签: 摄像机标定 双目 视觉定位 内外参数分离
  • 简介:目前我国食品中二氧化硫残留量的检测主要依据GB/T5009.34—2003《食品中亚硫酸盐的测定》,笔者通过对标准中测定方法的反复研究,并加以小小的改进,使得食品中二氧化硫的测定方法既简单易行,又减少了误差,提高了分析结果的准确性。

  • 标签: 食品 二氧化硫 残留量 方法 改进
  • 简介:通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

  • 标签: K-SVD算法 算法改进 图像识别