DSJ-1000带式输送机装置改进及应用

DSJ-1000型带式输送机具备高效低耗、耐用抗干扰强的热点,其长期使用中,由于投产年限较长,在构造设计方面较为落后,不利于煤炭的安全运输,因此,麦捷矿针对装减速机高速轴磨损套、机头快捷传动装置和胶带防飘带跑偏装置进行了设计优化,对该型号输送机的长期服役有了进一层的保障.     

液相色谱-串联质谱技术在临床检验中的应用研究进展

液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术具有高灵敏度、高特异性、高分辨率和高效率的优点。近年来随着仪器灵敏度的提高，LC-MS/MS在常规临床检验中显示出极大的潜力，并在疾病早期预防和诊断中发挥着不可替代的作用。本文对LC-MS/MS在新生儿疾病筛查、维生素D检测、内分泌激素检测、肽类和蛋白质定量分析等临床检验方面的研究进展进行综述，并讨论了未来面临的挑战。     

响应面法优化白芷中欧前胡素的提取工艺

采用高效液相色谱法测定欧前胡素的含量，以水提液中欧前胡素提取率为实验指标，在单因素试验的基础之上，以提取温度、提取时间、液料比为考察因素，利用Box-Behnken Design响应面法进行三因素三水平试验设计。响应面法优选出白芷中欧前胡素的最佳提取工艺为提取温度72℃、液料比8倍、提取时间1.5 h,在该条件下欧前胡素提取率为0.97%。本研究优化的白芷中欧前胡素的提取工艺方便、稳定。     

数学建模在化工生产中的应用——评《化工生产技术》

化工行业是国家经济发展的重要支柱产业,现代化科学技术的发展需要以数学作为支撑,从而将数学广泛应用于化工生产实践当中,对于提升化工行业的生产效率及产品质量等方面具有重要的作用。当前,化工行业想要获得可持续健康发展,依然要依赖于数学的发展,为了能够达到不断优化操作的目的,快速发展完善的计算机技术为数学建模在化工生产当中的应用提供了强大的支撑。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

时间视角下时间领导、时间效能感和员工创造力的关系:下属依赖的调节作用

目的应用社会认知理论,从时间视角出发探讨时间效能感在时间领导与员工创造力关系的间的中介作用,以及下属依赖的调节作用。方法采用领导-员工配套问卷的方式收集443份有效问卷数据,并运用SPSS和Amos分析工具对数据进行分析。结果时间领导对员工创造力具有显著正向影响;时间效能感在时间领导和员工创造力之间起部分中介作用;下属依赖不仅负向调节时间领导和时间效能感之间的关系,而且还负向调节时间效能感在时间领导与员工创造力间的中介作用。结论时间领导有利于提高员工时间效能感和员工创造力,但会因个体下属依赖程度有所差异。     

一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.