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在AOD炉中冶炼铬锰氮奥氏体不锈钢,通过对不同的冶炼控制工艺参数和不同的合金成分在实际生产中对还原期增氮后影响氮含量的不同情况,运用最小二乘法来进行数理统计分析,建立起符合本企业AOD炉冶炼该钢种的增氮工艺参数控制的数学模型. 相似文献
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根据冶金反应热力学原理,结合AOD炉冶炼铬锰氮奥氏体不锈钢的生产数据进行回归分析和标准偏差分析,优选出有利于提高AOD炉还原期电解锰回收率的钢液初始碳含量工艺参数. 相似文献
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目的:探讨不同加工工艺对桑寄生茶品质及功能活性的影响。方法:采用自然发酵、杀青、冠突曲霉发酵等3种加工技术进行工序组合,制备8种不同的桑寄生茶样品,进而测定8种桑寄生茶的主要化学成分、抗氧化活性及对α-淀粉酶的影响,并对8种桑寄生茶进行感官审评。结果:经杀青处理的桑寄生茶能提升水浸出物、游离氨基酸、茶多酚、总黄酮、可溶性糖等5种化学成分的含量(P<0.05)及抗氧化活性;经自然发酵处理的桑寄生茶清香气加强;冠突曲霉发酵处理桑寄生茶能显著提升α-淀粉酶的酶活力(P<0.05)。其中,杀青处理能最大程度提升桑寄生茶的主要化学成分含量、抗氧活活性;杀青结合冠突曲霉发酵处理桑寄生茶具有一定的抗氧化活性及风味特点,且能双向调节α-淀粉酶的活性。结论:杀青、杀青结合冠突曲霉发酵等加工技术在品质、功能活性上各有明显优势,可作为关键加工技术用于制作品质优异的桑寄生茶。 相似文献
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语义分割是计算机视觉领域的基本任务,旨在为每个像素分配语义类别标签,实现对图像的像素级理解。得益于深度学习的发展,基于深度学习的全监督语义分割方法取得了巨大进展。然而,这些方法往往需要大量带有像素级标注的训练数据,标注成本巨大,限制了其在诸如自动驾驶、医学图像分析以及工业控制等实际场景中的应用。为了降低数据的标注成本并进一步拓宽语义分割的应用场景,研究者们越来越关注基于深度学习的弱监督语义分割方法,希望通过诸如图像级标注、最小包围盒标注、线标注和点标注等弱标注信息实现图像的像素级分割预测。首先对语义分割任务进行了简要介绍,并分析了全监督语义分割所面临的困境,从而引出弱监督语义分割。然后,介绍了相关数据集和评估指标。接着,根据弱标注的类型和受关注程度,从图像级标注、其他弱标注以及大模型辅助这3个方面回顾和讨论了弱监督语义分割的研究进展。其中,第2类弱监督语义分割方法包括基于最小包围盒、线和点标注的弱监督语义分割。最后,分析了弱监督语义分割领域存在的问题与挑战,并就其未来可能的研究方向提出建议,旨在进一步推动弱监督语义分割领域研究的发展。 相似文献
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炭黑填充型导电塑料的研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍各种工艺条件、基体和炭黑本身的特性、用量等因素对炭黑填充型导电塑料的影响及开发与应用情况 相似文献
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目的 当前冷链物流行业立体仓库存在货品损耗率高、失温严重、信息化水平低等问题,确保冷链智能立体仓库的食品质量安全,并实现降本增效。方法 面向冷链智能立体仓库的运行场景,设计全映射与多维仿真的数字孪生五维模型,通过对多源异构数据的融合,实现立体仓库全要素的状态实时可视化与监测预警,并提出一种支持系统联动决策的模型优化策略,对立体库负载与温控区热力分布进行智能调节,最大限度提高运行效率和降低运营成本。结果 构建了一套冷链智能立体仓库数字孪生系统,通过对优化前后仓库运行数据进行对比,同等仓储环境条件下生鲜蔬菜的食品保鲜度损耗率同比下降了25%~30%,实现了冷链智能立体仓库实时数据与动态虚拟模型的精准映射与联动运转。结论 以广东某供应链管理有限公司佛山智能冷链仓储物流中心的冷链立体仓库为实践对象,形成了冷链智能立体仓库一体化管控新模式。为冷链智能立体仓库运营管理、调度联动决策与协同作业提供了数字孪生技术的应用参考,为建立更完善的保鲜产品包装与冷链食品质量安全提供了新路径。 相似文献
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20 0 1年 ,全球塑料原材料总产量已超过 1 .6亿吨 ,目前仍具有微弱的增长率。其中各国塑料包装材料占其原材料总产量的比例大不相同。以塑料原材料产量及消费总量来计算 ,全球居首位的国家是美国 ,其塑料包装材料占原材料总产量的 2 7%左右 ,与位居第二位的德国大致相当 ,日本居第三位 ,塑料包装材料约占该国原材料总产量的 35%。可见塑料包装产业占据塑料工业相当大的比例。以下介绍国外塑料包装材料及产品最新的发展趋势。1 共聚复合包装膜 欧美等发达国家厂商正在大量投资开发非极性、极性乙烯共聚物、接枝三共聚物。用这些材料制造… 相似文献