简介：摘要随着高科技信息技术的不断推广和运用，我国压力容器的无损检测技术水平得到了快速的提升。压力容器的无损检测能够准确地分析和判断压力容器在生产运行过程中所潜伏的各种隐患，并将之及时处理，把事故消灭在萌芽状态，使企业能够实现高产、稳产，取得良好的经济效益。

简介：【摘要】 :随着人们食品安全意识的不断提升，无公害蔬菜市场也得到了进一步的发展。和普通的蔬菜产品比起来，无公害蔬菜具有更高的品质与安全性。因此，对于当下的蔬菜市场而言，无公害蔬菜更加受到消费者们的青睐。在生产无公害蔬菜的过程中，一定要充分的掌握相关的种植技术要点与管理技术要点。本文以喀左县为例，就无公害蔬菜的种植技术与管理技术做了相关的阐述与分析。

简介：摘要： 绿色农业种植技术是我国农业发展乃至社会整体发展的必然要素，做好这一方面的宣传推广工作具有重要意义。现阶段，面对尚未健全的推广体系，政府、推广者、农业生产者等多方角色必须要做到通力合作，积极甩掉老观念、把握新机遇，推动我国绿色农业的健康持续发展。

简介：摘要随着先进科学环境的不断发展，环境监测技术与治理技术逐渐受到了广泛的重视，这在环保方面有着很大的作用。在当今的实际环境中，环境保护已经成了一个需要人人重视的重要工作，环境的监测技术逐渐发展起来，社会和政府也加大了环境方面的投入。本文根据实际的情况调查，深入研究环境监测与治理技术的发展状况。

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简介：摘要随着社会的不断发展，人们对机车轨道信号技术提出了越来越高的要求。目前，我国使用的轨道信号主要有两种形式，一种是国产18信号移频，另一种是UM71。这两种信号处理技术都是对移频键控信号进行处理。优化机车轨道信号采集与处理技术，对于完善机车运行工作有着重要的意义。本文主要围绕机车轨道信号相关要点进行分析，探讨完善机车轨道信号采集与处理技术的有效途径，从而为我国的机车控制技术提供一定的理论基础，促进我国公共交通事业的迅速发展。

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简介： 摘要：在我国现代化体系中，城市道路交通系统的完善是一个不可获得的重要组成部分。要求以科学发展观为指导，实施施工工艺和施工工艺，全面控制施工质量，使城市道路更加方便人民群众的日常工作和生活，切实保障我国经济体系的长远发展。对于现阶段我国城市道路建设而言，路桥建设是一个非常重要的组成部分。提高其施工技术，保证其施工质量，是保证我国城市道路交通系统全面健康发展的前提。

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简介：术语翻译是在文化语境下,恰当选择译语对应词,准确传递概念内涵信息,形成新的术语,涉及词汇表象、概念内涵和文化语境的理解和把握。译语概念如何确立与表达,术语如何选词和用词,应通过对比分析译语与原语的对应关系,依据文化语境、语言特点和表达习惯,把握好术语的概念定位和范畴辨析,采取用词调整、译法变换手段,实现与原语概念等值、词语对应的翻译效果。

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简介：摘要正交频分复用，英文缩写为OFDM，主要思想是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，然后调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样做可以减少子信道之间的相互干扰。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，从而可以消除符号间的相互干扰。本文分析了主要正交频分复用的原理及使用过程中发现的优缺点，提出了自己的一些观点。

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简介：摘要：城市的环境是人们在注重科技便利生活的同时，又一个生活的需求。如何改善城市环境，园林绿化成为了其中必不可少的成份，也和城市的建设息息相关。园林工程最开始需要城市建设规划人员创建一个蓝图，如何更适合城市环境的域性发展、如何凸显城市特色等等原因都需要考虑，蓝图的建设需要园林绿化施工人员的实践，一花一草一木都是施工人员亲手栽培。绿化的持续性发展更是需要养护管理人员的悉心照料，如何在基础上提升绿化环境的优美和质量，这是一项复杂且持续性的工程，园林绿化的实践及养护是整个工程的关键所在，两者互相关联使整个绿化环境更适合人们生活。

简介：摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题，提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上，利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取，从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控，极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词：目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕，减轻了工作人员的负担，并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸，并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上，还增加了以下功能： 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 （ 1）视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对，若信息不匹配，则智能启动无人机，无人机将进行目标追踪。 （ 2）系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统，数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法（ YOLO v3） YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取，且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫： passthrough layer，假设最后提取的 feature map的 size是 13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接，有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强，在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法（最后融合了 3个 scale，其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52），在多个 scale的 feature map上做检测，对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍，将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接，这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息，将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图