再谈电容器真空浸渍"单台注油"装置

介绍了电容器单台注油装置的构成及工作原理,对关键零部件作了改进,对其作用进行了分析,并说明如何安装使用。     

自净式电容器性能的研究

对自净式电容器性能,特别是安全性能的担心作出理论上的解释并以试验数据予以证明。     

静电感应晶闸管的I-V特性物理分析

考虑到寿命不等时的双注入效应、载流子寿命,特别是少子空穴寿命的变化、电导调制效应、双注入空间电荷限制效应等因素,对静电感应晶闸管(Static Induction Thyristor,简称SITH)在正向阻断态的整个I-V特性进行了分段物理分析,给出了理论解释并进行了计算,得出的结论与实验观测结果相吻合.     

数字图像三点中值去隔行技术研究

对传统三点中值去隔行算法进行改进,采用同步更新迭代的方法,提高了图像的画面质量.实验证明,该算法不仅降低了时间复杂度,保护图像边缘,而且明显改善了噪声滤波效果.     

基于公用电话网实现发射机的远程控制

基于公用电话网络,利用个人通信终端实现对远程发射机的控制,主要介绍了系统的硬件组成及工作原理、软件的设计及实现方法.     

国标数字电视测量接收机前端的设计与实现

采用双芯片融合方案,设计和实现了一种符合中国数字电视地面传输标准的全模式测量接收机的接收前端系统.其方案的可行性已经在实践中得到验证.     

红茶发酵影响因素及品质调控技术研究进展

红茶是我国主要的消费茶类之一,其加工步骤为萎凋、揉捻、发酵和干燥,其中发酵是红茶品质特征形成的关键环节。关于红茶发酵过程中影响因素及品质调控技术,已有文献表明,多酚类物质含量及组成比例、酶种类及其活性、温度、湿度、pH,以及发酵过程中微生物等内部及环境因素均会影响红茶品质特征化合物的形成,从而影响其品质。目前常用的品质调控技术主要包括新发酵技术、冷冻萎凋技术、外源酶技术以及光质。未来研究重点将是优化红茶适制品种培育、环境因子间的交互作用机制、微生物对红茶发酵品质的影响机制和加工设备智能化等方面,因此本文通过对红茶发酵影响因素及品质调控技术的研究进展进行综述,以期为提升红茶的滋味品质和推进红茶新研究进展提供借鉴与参考。     

不同菌材培养料对茶树菇生长特性及营养品质的影响

目的 研究不同菌材培养料对茶树菇(Agrocybe chaxingu)生长特性和营养品质影响。方法 以贵州常见菌材构树(Broussonetia papyrifera)、刺槐(Robinia pseudoacacia)、光皮桦(Betula luminifera)、青冈(Quercus glauca)为栽培料,测定比较木材理化特性对茶树菇农艺性状及粗蛋白、多糖、粗脂肪、矿质元素和氨基酸含量的影响。结果 4种菌材对茶树菇菌丝生长速率影响不显著;构树培养茶树菇农艺性状最佳,其次为光皮桦;刺槐培养茶树菇粗脂肪和多糖含量最丰富。青冈培养茶树菇常量元素K、Mg、Ca、Na含量最高,构树培养茶树菇微量元素Fe、Zn、Cu含量最高;光皮桦培养茶树菇总氨基酸、必需氨基酸和限制性氨基酸含量最高。粗蛋白、Cu、Fe、Zn、苯丙氨酸、缬氨酸、Ca、Mg、苏氨酸、多糖、粗脂肪、K依次为区分4种菌材培养茶树菇主要指标。菌丝生长速率与全氮含量呈负相关性,培养基中菌丝生长速率与菌材半纤维素含量呈显著正相关性;子实体重量与木质素含量呈显著正相关性。结论 菌材理化性质对茶树菇生长及营养品质具有显著影响。构树和青冈培育茶...     

基于YOLO的钢缆表面损坏检测

为了解决检测钢缆表面损坏时检测设备资源有限、时间过长等问题,将深度学习的先进技术以及卷积神经网络(CNN)应用于钢缆表面损坏检测.提出了一种基于YOLO的缺陷检测网络模型,将GhostNet融入主干网络,并基于ShuffleNet及注意力机制提出了新的特征提取模块(ShuffleC3),再对Head部分进行剪枝改进.实验结果表明,改进后网络相比基线YOLOv5s的平均精度提高1.1%,参数量和计算量分别降低了43.4%和31%,模型大小减少了42.3%.可以在降低网络计算成本的同时,保持较高的识别精确度,更好地满足了对钢缆材料表面损坏检测的要求.     

IUINet: 基于Shift的双流映射3D医学分割模型

为了提高特征融合, 我们设计了动态全连接层(DyFC), 该方法重新定义了权重和偏置, 使用基向量来代表新的权重和偏置, 基向量的系数是根据每一个输入特征进行学习得到的, 权重和偏置不再是共享的, 而是特有的, 这对于每一个特征的表达更具有专向性. 在本文中, 我们提出了一种双流映射结构模型IUINet. IUINet是通过3DShift操作、空间可分离卷积的组合来实现医学图像分割任务, 同时保持精度和效率之间的平衡. 所提出来的IUINet遵循编码器-解码器结构, 其中编码器一部分包含Shift操作、逐点Conv1×1操作, 另一部分包含空间可分离卷积操作. IUINet运用了多尺度输入以及多尺度特征映射层, 提高反向传播速度, 降低反向传播的平均距离. 提高模型的精确度, 增加模型泛化能力, 减少过拟合.