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2021年12月27日,河南省平顶山无线电管理局监测及执法人员联合宝丰相关部门,在宝丰县城依法查获1套在夜间定时播放的"黑广播"。12月26日,平顶山无线电管理局监测站通过对各县(市、区)无人值守固定监测站24小时监测数据的回放、分析,发现在宝丰县夜间有一个频率为92.3MHz的广播信号出现,播放时间为20:30至次日凌晨6:30,播放性保健品广告,内容十分低俗。监测人员经与台站数据库比对,确定其为"黑广播"信号。 相似文献
2.
目的 从包装功能实现的角度分析研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的原理、类型与发展趋势,指出开发设计时间–温度指示器和食品新鲜度指示器应完成的包装功能,为有效实现包装交流功能提供研究思路和技术支持。方法 列出现有食品包装功能在物理环境、周围环境和人类环境下的实现矩阵,通过研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的实现原理和所满足的包装交流功能,探讨这2种技术提高矩阵中分值较低元素的可行性。结果 时间–温度指示器监测食品所经历的时间、温度的完整历程,有助于提高实现矩阵中ComA元素的分值;食品新鲜度指示器提供生理变化或微生物生长引起的食品质量变化的定性或半定量信息,有助于提高实现矩阵中ComH元素的分值。结论 时间–温度指示器和食品新鲜度指示器能够有效提升食品包装的交流功能,保证消费者安全,减少资源浪费,具有广阔的发展前景。 相似文献
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5.
电伴热预养护是一种保证预拌混凝土冬期施工养护温度和强度增长的简单高效的方法。本文采用7 d恒负温(-5 ℃、-10 ℃、-15 ℃)一次冻结转标准养护的试验,研究电伴热预养护不同温度和时间对一种高坍落度C30普通混凝土抗压强度的影响。依据混凝土受冻临界强度的定义,确定基于电伴热预养护条件下的混凝土受冻临界强度值及其合理的预养护时间。结果表明:与标准养护相比,经电伴热高温预养护的混凝土抗压强度均得到了提高,但电伴热预养护温度宜控制在30 ℃,较高的预养护温度下强度发展速率和R-7+28(负温养护7 d再转标养28 d的抗压强度)值反而降低;当预养护温度为30 ℃,硬化温度不低于-15 ℃时,合理的预养护时间在36~48 h之间;恒负温(-5 ℃、-10 ℃、-15 ℃)硬化条件下,采用电伴热预养护的混凝土受冻临界强度的范围是6.6~17.8 MPa,为混凝土立方体抗压强度标准值的22.0%~59.3%。研究旨在比较电伴热预养护制度对普通混凝土力学性能的影响,进而指导相关工程应用。 相似文献
6.
针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值. 相似文献
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槲寄生(Viscum coloratum)含有多种活性成分,对人体健康具有一定的促进作用。以茶树、梨树槲寄生为材料,采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱技术分析鉴定酚类和萜类化合物。根据化合物的母离子、精确分子质量和碎片离子等信息,结合相关数据库和文献,从茶树槲寄生中鉴定出8种酚类化合物和11种萜类化合物,梨树槲寄生中鉴定出13种酚类化合物和13种萜类化合物,两种槲寄生含有9种相同的化合物。茶树、梨树槲寄生中含有丰富的酚类和萜类化合物,可为茶树、梨树槲寄生的开发利用提供科学依据。 相似文献
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针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习(transfer learning,TL)微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明:流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。 相似文献
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