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241.
在系统芯片SoC测试中,存储器的可靠性测试是一项非常重要内容.IEEE Std 1500是专门针对嵌入式芯核测试所制定的国际标准,规范了IP核提供者和使用者之间的标准接口.基于此标准完成针对SoC存储器的Wrapper测试壳结构和控制器的设计.以32×8的SRAM为测试对象进行测试验证.结果表明,系统能够准确的诊断出存储器存在故障. 相似文献
242.
卷烟接装纸、成型纸中荧光增白剂ABP、VBL的HPLC测定 总被引:1,自引:0,他引:1
采用高效液相色谱法同时检测了64个卷烟滤嘴成型纸、接装纸样品中的荧光增白剂ABP、VBL含量。即先用紫外灯照射纸样品,而后用N,N-二甲基甲酰胺提取显示荧光的样品,提取液经Alltima C18柱(150 mm×4.6 mm×5μm)色谱分离和甲醇水(体积比45∶55,流速1.0 mL/min)混合液洗脱,在波长435 nm下检测。结果显示:①ABP、VBL的检出限分别为0.10、0.15 ng/mL,平均回收率101.0%~102.1%、102.0%~104.2%,RSD 0.66%~2.48%、0.89%~1.84%;②60个纸样在紫外光下没有荧光;③4个有荧光的纸样中均未检出ABP,而都检出了VBL,其中,1个为接装纸样品,3个为成型纸样品。该法适用于批量卷烟滤嘴成型纸和接装纸中荧光增白剂ABP、VBL的同时测定。 相似文献
243.
FOCKE401小包透明纸包装存在着松皱、侧面烙封有气泡等问题,为此,对该包装机侧边热封装置进行了改进。通过对透明纸的特性和槽口宽度分析可知,宽烙铁、静电、惯性和离心力都会对透明小包松皱产生影响。因此提出改进措施如下:确定预封烙铁宽度为0.6mm;确定圆弧板槽口宽度为0.8mm;在透明纸最后一个传动辊前加装静电消除器。改进后的侧边热封装置,透明小包侧面松皱、起泡等现象明显改善,外观质量得分由改进前的89分提高到97分,设备有效作业率由78%提高到85%,机组运行速度由350包/min提高到370包/min。 相似文献
244.
245.
GD包装机组的CH透明纸包装杌在透明纸切割后,透明纸仍保持有4点粘连,由加速辊或负压吸风装置将透明纸输送一定距离后拉断,因此透明纸易产生输送阻塞和歪斜等现象.为此对透明纸输送切割装置进行了改进:切刀轴位置下移使透明纸输送到位后由旋转切刀与固定切刀完成定长切割;改进固定切刀使透明纸切割后无4点粘连;取消加速辊改为压缩空气流输送透明纸.应用效果表明,改进后透明纸输送切割装置在透明纸定型后完成切割,透明纸不会产生歪斜和抖动现象,提高了透明纸输送的稳定性.透明纸消耗由0.964 kg/50000支降低为0.95 kg/50000支,拉线错口由0.95次/班减少为0,透明纸阻塞频次由6次/班减少为2次/班.透明纸的搭口位置容易调整,提高了设备运行效率. 相似文献
246.
247.
挤压改性麦麸膳食纤维对饺子皮品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
分析挤压改性麦麸膳食纤维对饺子皮品质的影响。饺子皮由挤压改性麦麸和饺子专用粉组成的混合粉制成,挤压改性麦麸含量为混合粉的0,1%,3%,5%;通过测试饺子皮的质构特性、蒸煮特性和感官评价,分析挤压改性麦麸对饺子皮品质的影响。结果表明,挤压改性麦麸含量的增加,提高了饺子皮质构特性中的硬度、胶黏性及咀嚼性,降低了蒸煮特性中蒸煮损失率,提高了饺子皮的吸水率;挤压改性麦麸虽可以改善饺子皮的口感,但会影响饺子皮的外观。研究表明当挤压改性麦麸含量为5%时,饺子皮具有良好的综合品质。此研究可为挤压改性麦麸膳食纤维在饺子皮中的应用提供参考。 相似文献
248.
本研究将硅藻土和沸石混合均匀,在600℃下烧结4 h,再经高锰酸钾饱和溶液浸渍后,经过滤、干燥及研磨,制得具有保鲜功能的硅藻土-沸石-高锰酸钾复合填料(DZP),并抄造DZP果蔬保鲜包装纸。结果表明,硅藻土和沸石经高温烧结后,表面杂质脱除,出现更多微孔,比表面积有一定提高,孔径增大;沸石分散在硅藻土表面,与高锰酸钾共同建立DZP乙烯吸附-氧化系统,可提高果蔬保鲜能力。与未加填纸相比,DZP果蔬保鲜包装纸包装菠菜的质量损失率由6.42%降至2.92%,降低了54.5%;VC含量由1.67 mg/100 g提升至3.56 mg/100 g,提高了113.2%;丙二醛含量由3.92μmol/kg降低至3.20μmol/kg,降低了18.4%;叶绿素含量由6.24 mg/100 g提升至13.43 mg/100 g,提高了115.2%。由此可见,制备的DZP果蔬保鲜包装纸对菠菜保鲜效果明显,可以减缓果蔬受损程度,延长货架期。DZP果蔬保鲜包装纸的抗张指数为42.7 N·m/g,耐破指数为2.88 kPa·m2/g,具有良好的强度性能。 相似文献
249.
250.
CC’s (Cloud Computing) networks are distributed and dynamic as signals appear/disappear or lose significance. MLTs (Machine learning Techniques)
train datasets which sometime are inadequate in terms of sample for inferring
information. A dynamic strategy, DevMLOps (Development Machine Learning
Operations) used in automatic selections and tunings of MLTs result in significant
performance differences. But, the scheme has many disadvantages including continuity in training, more samples and training time in feature selections and
increased classification execution times. RFEs (Recursive Feature Eliminations)
are computationally very expensive in its operations as it traverses through each
feature without considering correlations between them. This problem can be overcome by the use of Wrappers as they select better features by accounting for test
and train datasets. The aim of this paper is to use DevQLMLOps for automated tuning and selections based on orchestrations and messaging between containers. The
proposed AKFA (Adaptive Kernel Firefly Algorithm) is for selecting features for
CNM (Cloud Network Monitoring) operations. AKFA methodology is demonstrated using CNSD (Cloud Network Security Dataset) with satisfactory results in
the performance metrics like precision, recall, F-measure and accuracy used. 相似文献