标准的分级和分类

本文介绍了标准的三维空间概念。综述了标准的分级和分类。按标准化对象分为技术标准、管理标准、工作标准、服务标准。对技术标准作了详细的叙述。     

家电产品质量分级标准构想

家电行业高速发展,创新技术层出不穷,新产品迭代迅速,消费者在选购产品时存在一定困难。按质论价、优质优价是市场公平竞争的基本法则,健全质量分级制度,完善家电质量分级标准,是行业、企业、消费者的共同需求。以家电产品质量分级为研究对象,分析家电行业产品质量分级现行标准,探讨家电产品质量分级标准的建立依据、技术指标设置、等级划分等内容,通过制定相应的标准并搭建标准体系,促进产品质量提升,推动行业高质量发展。     

LED照明产品国内外标准分类和分析综述

LED照明产品检测及评价标准发展迅速,LED照明产品的新标准也是不断更新中,本文介绍LED照明产品国内外标准或技术规范的出版和制定情况,对它们进行分类、梳理、分析,并对LED照明产品的国内外标准进行分析综述。     

光谱光度计量基准标准在NIM的发展

本文介绍了中国计量科学研究院发展的光学密度，光谱规则透射比，漫反射比，漫反射因数等光谱光度计量基准标准的测量原理，基本结构和测量不确定度，以及相应的一系列计量标准物质的性能。     

频响法绕组变形试验相关标准的比较

本文中作者从测试仪器测试方法等方面,介绍了IEC、IEEE及DL/T标准对频响法变压器绕组变形试验要求的区别,并进行了分析和比较。     

晶闸管换流电路分析及换流的分类研究

本文全面地研究了晶闸管的各种换流方式,对晶闸管的换流方式进行了较为全面的合理的系统性分类。这种分类方法有助于晶闸管电路(整流器、斩波器、逆变器等)的分析与设计。     

三个新的电机分类方法

提出了三个新的电机分类方法:接口方法、控制方法和励磁方法。阐明了新方法之间的关系,指出新方法有助于准确理解、记忆和叙述电机学有关内容,对帮助理解电机控制也有积极意义。     

转子动平衡等级、扰力与基础台板振动标准

在进行汽轮发电机组与汽动给水泵组基础台板动力分析中 ,计算其强迫振动时 ,可按照德国标准或国际标准确定扰力及确定扰力与动平衡的等级。动力分析强迫振动的计算结果也可按照德国标准或国际标准评定。我国参考了德国标准或国际标准制订了上述 3个问题的国家标准。     

输电线路铁塔表面锈蚀等级划分的探讨

分析了输电线路铁塔表面锈蚀等级划分的必要性,介绍了锈蚀等级划分相关的4个标准体系。对锈蚀输电线路铁塔表面的锈蚀等级划分进行了探讨,提出了根据底材表面类型,并结合整体锈蚀和局部锈蚀程度进行等级划分的方法。通过锈蚀等级的划分可以评估输电线路铁塔维修的紧迫性,确定有效的表面处理方法。     

A New Paradigm for Waste Classification Based on YOLOv5

Classification of garbage is of paramount importance prior to process them to categorise physically and this process helps to manage wastes by maintaining pollution free environment. Many systems that have capability segregate garbage are on the rise, but efficient and accurate segmentation with recognition mechanisms draw the attention of researchers. A computer vision approach for classifying garbage into respective recyclable categories could be one of the effective and economical ways of processing waste. This project mainly focused on capturing real-time images of a single piece of garbage and classifying it into three divisions: paper, or metal, or biodegradable (food) waste. Each garbage class contains around 2000 images obtained from an open-source dataset and images collected from Google and personally collected custom images. The developed intelligent models provide the effectiveness of the machine and deep learning in classification with structural and nonstructural data. The model used was a Convolutional Neural Network (CNN) named YOLOv5. The project showcased vision based approach capable of maintaining an accuracy of 61%. The CNN was not trained to its maximum capacity due to the difficulty of finding optimal hyperparameters, as most of the images were gathered from Google Images.     

两参数马氏链的状态分类

根据两参数马氏链在每一状态停留的“时间”,将状态分为矩瞬时态、逗留态和吸引态．对一般的两参数马氏链,状态的分类与过程的“初始时间”有关,这与单参数情形状态的分类不涉及“时间”相比较,有本质的差别．但对于满足相容性条件的两参数马氏链,其状态分类是不涉及“时间”的．