10月电视机行业投诉量下降 日立不降反升

有数据指出,在“以旧换新”、“家电下乡”等多项政策的推动下,中国今年将超越美国提前跃升为全球最大液晶电视市场,销量将达4000万台左右。但与此增长形成鲜明对比的是,部分电视机生产企业10月份的销售量出现下降。如TCL液晶电视10月份的销售量为60．5万台,同比下降19．6％。     

原子吸收光谱分析操作技巧

随着科技水平的不断提高,仪器的自动化程度进一步提高。用于检测金属元素的原子吸收分光光度计,其检测的准确度,与实验室人员的操作技术,有极大的关系。     

呼兰河供热工程桥施工监控(Ⅱ)

基于施工监控系统和数值模拟技术,实现了呼兰河供热工程桥的施工监控,辅助施工单位达到预期设计目标。首先,结合施工工艺和方案,布置了工程桥的监控系统。接着,根据实际监测数据,修正数值分析模型,较好地实现施工监控,并应用该模型指导施工。最后,比较理论分析与实际测量结果差别,找出误差原因,可为类似工程施工监控提供参考。     

300 MW机组直接空冷系统凝结水过冷却分析

以包头市第二热电厂300 MW直接空冷系统为例,分析了凝结水过冷却的原因,主要有凝结水回水被外界空气冷却、真空严密性差以及补充水溶氧和补水方式的影响等,提出加装保温、雾化喷嘴和改进补水方式等减小冷却度的措施.     

升降速曲线对直线电机系统性能影响的研究

对一次速度曲线升降速、二次速度曲线升降速、三次速度曲线升降速以及三角函数速度曲线升降速曲线进行了分析,并对后3种升降速曲线对运动控制系统加/减速时间、定位精度等性能的影响分别进行了研究.利用Matlab仿真证明二次速度曲线是目前最适用于高速高精直线电机运动控制系统的加/减速曲线,并在带前馈的直线电机伺服实验平台上进行了验证实验.     

500kV SF6电流互感器内部故障及分析

通过对一起500kV SF6电流互感器因内部损伤引起故障的原因分析,指出了设备制造厂家和设备管理中存在的问题。对该起故障的保护信息、现场检查情况、设备的内部结构进行了具体分析,确定了故障原因。对该设备的制造、运输和维护检查中的若干问题提出了改进的建议。     

直流系统设计、验收、运行中的几个问题分析

从运行维护的角度出发,探讨了变电站直流系统设计中系统接线的选择、蓄电池的选用、放电回路的设置、馈线方式的设计等问题,阐述了直流系统验收中的总体原则和蓄电池、充电机、馈线屏、馈线网络等部件验收的关键点,以及直流运行维护中蓄电池核对性充放电、均衡充电、运行中蓄电池的不一致性、直流系统定期检测等重要项目和方法。     

计及旁路二极管效应的太阳能模组性能评估

为避免功率失配损失,太阳能模组一般都配置旁路二极管,提供一个能量散逸的途径。基于这种配置提出一种新的太阳能模组性能评估算法。依据实际旁路区段配置建立网络方程,通过牛顿–拉夫逊非线性迭代方法实现拓扑求解,继而获得模组的整体性能。在用制造商标准测试数据验证了该评估算法的有效性后,进一步考察各种阴影场景下的模组整体性能,并给出全局最大功率点(maximal power point,MPP)位置随辐射强度变化时的定性结论。理论分析和仿真结果表明,由于多辐射强度导致功率多峰值的存在,常规最大功率点跟踪(maximal power point track,MPPT)算法可能会因为只能检测到MPPT伪极大值点而失效;而且,旁路二极管的合理配置对太阳能模组性能有很大影响。     

鄂尔多斯盆地马家沟组碳酸盐岩储层成岩相测井识别评价

基于岩心分析、常规测井和成像测井等资料,对鄂尔多斯盆地马家沟组五段5亚段-10亚段储层的储集空间类型、成岩作用类型和强度、成岩矿物组合特征等进行了研究。马家沟组五段5亚段-10亚段储层的岩性以粉晶、细晶白云岩为主,储集空间以晶间孔、晶间溶孔和溶孔为主,偶尔伴生成岩裂缝。根据成岩作用、成岩矿物和储层物性,马家沟组五段5亚段-10亚段可划分出晶间孔相、溶蚀相、成岩微裂缝相、压实压溶相、钙质胶结相和膏质充填相6种成岩相。结合成岩相在常规测井曲线上的响应特征,引入成像测井孔隙度谱分析方法,实现了单井成岩相的测井识别,分析结果与试气资料吻合较好。成像测井孔隙度谱的定性分析与常规测井相结合可揭示孔隙的发育状况和分布,判别测井成岩相,为储层评价和预测提供理论指导和方法支持。     

音频标记一致性约束CRNN声音事件检测

级联卷积神经网络(CNN)结构和循环神经网络(RNN)结构的卷积循环神经网络(CRNN)及其改进是当前主流的声音事件检测模型。然而,以端到端方式训练的CRNN声音事件检测模型无法从功能上约束CNN和RNN结构的作用。针对这一问题,该文提出了音频标记一致性约束CRNN声音事件检测方法(ATCC-CRNN)。该方法在CRNN模型的声音事件分类网络中添加了CRNN音频标记分支,同时增加了CNN音频标记网络对CRNN网络CNN结构输出的特征图进行音频标记。然后,通过在模型训练阶段限定CNN和CRNN的音频标记预测结果一致使CRNN模型的CNN结构更关注音频标记任务,RNN结构更关注建立音频样本的帧间关系。从而使CRNN模型的CNN和RNN结构具备了不同的特征描述功能。该文在IEEE DCASE 2019国际竞赛家庭环境声音事件检测任务(任务4)的数据集上进行了实验。实验结果显示：提出的ATCC-CRNN方法显著提高了CRNN模型的声音事件检测性能,在验证集和评估集上的F1得分提高了3.7%以上。这表明提出的ATCC-CRNN方法促进了CRNN模型的功能划分,有效改善了CRNN声音事件检测模型的泛化能力。