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在七格污水厂三期工程不同区域、不同气温条件下,分析两级串联生物除臭系统的运行效果,并研究一级除臭系统中煤质活性炭更换前后生物除臭系统的运行效果。结果表明,不同区域和气温下,生物除臭系统对H2S的去除率均能达到99%以上;NH3的进气浓度均低于厂界排放标准,生物除臭系统对NH3的去除率为10%~40%;生物除臭系统对臭气的去除率为70%~99%。煤质活性炭的主要作用是去除臭气,更换活性炭后,前4个月活性炭对臭气的去除率从14%提高到23%~65%,6个月后活性炭吸附对臭气的去除效果明显下降。 相似文献
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鉴于现有机器学习白细胞分类方法难以验证网络泛化性与鲁棒性,本研究提出了一种联合多类型特征的白细胞分类方法。首先使用图像剪裁与中心化及改进型颜色阈值分割完成11865张六种类别白细胞图像的预处理与分割操作。随后在特征提取部分筛选出细胞几何、纹理、小波三部分共63个特征;通过主成分分析法实现了降维后得到8个主成分。最后使用支持向量机、多层感知机与决策树分别进行分类工作,结果为高质量图像最高88.6%;噪声图像最高84.5%;低分辨率图像最高87.6%的分类精度。实验结果验证了所提出方法的鲁棒性和泛化性好,可实现白细胞的准确分类。 相似文献
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针对镇城底矿28620工作面运输顺槽软岩巷道的支护与加固存在的问题,在巷道开挖初期,及时采用两次锚喷与锚索联合支护的方式加固巷道。现场监测结果表明,在一次锚喷加固巷道完成后的15 d进行巷道二次喷涂可以有效控制软岩巷道围岩的变形问题,保证了巷道围岩的稳定性和断面的完整性。 相似文献
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癫痫属于神经系统疾病,反复发作和持久倾向将导致机体损伤,因此提前发现癫痫发作有助提升患者的生活质量。为了全面且深入地探究人工智能在预测癫痫发作方面的研究进展及趋势,首先介绍了目前常用的预测癫痫的脑电公开数据集、评价指标和预处理技术,其次将基于人工智能的癫痫发作预测研究划分为基于机器学习和基于深度学习两类,并分别进行分析。分析结果显示,基于深度学习的癫痫发作预测,准确率能达到95%以上。基于以上研究结果得出人工智能应用于癫痫发作预测具有良好的发展前景。 相似文献
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