加强工程项目建设过程中环境保护监理工作的探索

随着社会经济的迅速发展,城市化进程不断加快。近些年来,我国建筑项目得到不断发展,其规模在不断扩大。建设项目在开展过程中,可能会造成环境污染、资源消耗等。建设项目不断开发,环境污染、资源枯竭等问题日益加剧,做好环境监理工作具有重要意义。接下来,本文就建设项目环境监理中存在的问题及应对策略,展开具体探索。     

园区多能互补供能系统设计方法研究

为提高园区多能互补工程的能源综合利用效率及整体效益，对供能系统设计中的负荷统计、逐时负荷匹配、供能系统、设备选型、容量配置及运行策略等问题进行了分析和总结，提出园区多能互补供能系统设计的基本流程与方法，可为园区多能互补供能系统的设计提供参考。     

水电站防水淹厂房系统设计与分析

水电站因厂房布置特点,水淹厂房一直以来都是水电站主要风险之一,造成的后果通常极其严重。设置一套完善的防水淹厂房系统,能及早发现异常,尽可能快速切断事故水源,减少设备损失、避免人员伤亡,特别是近年来随着水电站无人值班工作的推进,防水淹厂房系统设计得到进一步完善。作为澜沧江流域第一个实施无人值班模式的水电站,对功果桥水电站防水淹厂房系统事故水源考虑、设备选型、液位信号器布置、系统控制策略等进行了介绍和分析。     

基于等参数线的B样条曲面类型识别方法

针对自由曲面难以分类的问题,提出一种基于等参数线的B样条曲面类型识别方法。利用平面二次曲线存在直角坐标变换下的不变量以及平面三次曲线的拟合识别平面等参数线类型,对于拟合为平面三次及以上的曲线,通过添加拐点数量来细分曲线类型。对于U向和V向等参数线族之一为平面曲线族的空间等参数线族,提出以平面等参数线族的空间位置关系确定柱面曲线的母线方向和回转面曲线的回转轴线,将空间曲线识别为柱面曲线和回转面曲线,通过最小二乘法将还不能识别的空间等参数线进行圆柱(锥)面拟合。以共面、共平行平面、同轴、共垂直平面、共交点、点在线上、共交线、共相切圆柱面和空间一般关系定义等参数线族的内部几何位置关系,以公共交点、公共方向矢量、公共轴线和空间一般关系定义等参数线族之间的几何位置关系,并进一步提出等参数线族的排序、修正和编码方法,通过等参数线结构码实现B样条曲面的类型识别。最后给出了典型编码曲面的实例,通过实例验证了所提方法的有效性。     

房建工程的项目管理与成本管理策略探讨

文章主要就房建工程中项目管理和成本管理存在的问题展开分析,并提出了相应的对策。     

种子管理体系建设与创新研究

我国几千年的农业文明历史使得种子在农业生产中的地位举足轻重,种子的质量对农业生产水平的影响很大,农业生产要想在不断变化的市场经济中站稳脚跟,必须要高度重视种子的管理,提升种子的整体质量,才能确保农业经济的持续发展。基于当前农业生产的发展而言,种子的管理仍然存在很多问题,如何才能提高种子质量,推动农业生产水平的提升是当前研究的重点。下文将集中阐述种子管理体系建设与创新的具体策略。     

浅析电子技术在通讯中的应用

当今时代电子技术的迅速普及与应用,给通讯领域带来了新的发展契机,促进了通讯行业信息的快速、安全传播,提高了通讯行业的工作效率与质量。本文简要阐述了电子通讯技术的工作原理,探讨了电子技术在不同通讯领域的应用,并对强化通讯中电子技术应用的策略进行了深入的研究。     

手写识别器的设计与制作

随着科技时代的到来,移动信息类的产品愈发追求方便快捷的用户体验。手写识别技术正是在这种时代潮流的推动下得到了发展,并且得到了大规模的应用。文章阐述了一款以STM32F407ZET6为单片机控制芯片、并且采用了TFT-LCD显示屏的手写识别器的设计过程,分别从硬件和软件这两个方面展开了介绍。     

微生物实验室质量控制影响因素与解决策略分析

目的:探讨微生物实验室质量控制影响因素与解决策略。方法:本研究选择2016年1月至2019年10月之间进行微生物实验室检验的1160例标本为观察对象,其中,2018年1月之前580例,未采取任何质量控制措施,2018年1月之后580例,采取影响因素质量控制措施,对比不同时点检验质量。结果:质控后微生物检验的菌落总数检验误差、总大肠菌群检验误差、霉菌检查误差和误差总发生率均明显低于质控前(P0.05),且受到操作因素、样本因素、环境因素、仪器因素和人员因素等危险因素对于检验结果质量的影响明显低于质控前(P0.05)。结论:针对微生物实验室检验中的影响因素采取质量控制措施,有助于提高微生物检验的准确性和可靠性,因而推广应用价值较高。     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。