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11.
豆浆机国际标准全国家用电器标准化技术委员会秘书处主任李一日前表示,我国主导制定的豆浆机国际标准有望年内颁布实施。另外,我国主导起草的电压力锅、抽油烟机等的家电产品国际标准也有望年内实施。李一表示,豆浆机国际标准整合了我国国家标准《家用和类似用途电器的安全豆浆机的安全要求》、 相似文献
12.
近20年来德阳市快速发展,城市水体形态统筹保护不足,基础设施配套建设滞后,自然水体渠道化、明沟暗涵化、河道黑臭化严重.黑臭水体污染水质、散发恶臭,对群众生活造成重大影响,严重制约着人民群众幸福感的提升.鉴于此情况,成立了对应工作小组,明确各部门和有关区政府治理责任,制定合理方案,建立相关推进机制,增加投入,严格整治标准... 相似文献
13.
讨论了Jabber技术的特点,Janber系统特别是服务器端的架构,以及服务器集群技术的发展现状和一些具体的实现及结构,最后得出一种在Jabber系统服务器端运用LVS(Linux Virtual Serve,)技术的实现方法。 相似文献
14.
本文合成了以Eu3+为中心离子,芳香羧酸、邻菲咯啉和噻酚甲酰三氟丙酮为第一配体,油酸为第二配体的七种新的铕三元荧光配合物。通过红外光谱分析、紫外光谱分析、元素分析、EDTA配位滴定分析以及电导率的测定对铕三元荧光配合物的组成及结构进行表征。通过荧光光谱分析,确定了铕三元荧光配合物的最佳激发波长,在最佳激发波长下测定了它们的发射光谱。结果表明,所有铕三元荧光配合物的荧光发射光谱均相似,发出了铕离子的5D0-7F2,5D0-7F1,5D0-7F0(很弱)特征光,荧光表现为红色。在含油酸配体的铕三元荧光配合物中,各第一配体向铕离子传递光能的能力为:邻菲咯啉>噻吩甲酰三氟丙酮>大茴香酸>间氯苯甲酸>苯甲酸>对甲基苯甲酸>对羟基苯甲酸。 相似文献
15.
为了提高天幕靶系统测试精度和可靠性,探索测试产生各种干扰噪声如弹头激波、弹底激波、蚊虫飞鸟、振动等干扰因素的影响规律,利用Hopfield自联想神经网络的方法,识别并剔除典型因素干扰。通过对实弹射击试验得到的数据进行分析,充分验证了天幕靶系统的准确性和可靠性。分析结果表明:与电平信号识别相比,在射频为5发/min、口径为23 mm的炮弹测试中,自联想神经网络信号识别率提高了17.2%;在弹型为穿甲弹,口径为23 mm的测试中,Hopfield自联想神经网络信号识别率提高了46.7%;对于射频为7 500发/min的天幕靶连发弹丸信号测试条件下,正确信号识别率均达到了93%以上。在复杂环境条件下,Hopfield神经网络算法识别率远远高于传统的电平识别,提高了信号的识别率,能够适应一定区域内的复杂环境因素。 相似文献
16.
17.
提出了一种考虑光学邻近效应的详细布线算法.该算法在布线过程中,充分考虑了线网走线相对位置及布线线形对其光学邻近效应的影响,通过相应的光刻模拟模型定义了用于估计光学邻近效应(optical proximity effect,OPE)的OPE费用函数,并采用OPE费用阈值控制Steiner树的生长方向和走线路径的选择,同时兼顾线网长度.为提高算法效率,避免布线过程中反复调用光学模拟程序带来的算法运行速度慢的问题,对可能的走线模式建立了计算OPE费用所需的光强查找表格,使算法的运行速度大大提高.在实际的工业用例上的实验结果表明,本文所提出的详细布线算法使布线结果中的OPE问题得到很大程度的改善,有利于后处理过程中的光学邻近效应校正技术的运用,算法的运行时间是可以接受的. 相似文献
18.
长江航道整治工程广泛采用软体排护滩,简称护滩带,当护滩带边缘压载结构不同时,边缘外的局部冲刷会发生变化。采用水槽试验的方法,研究了不同压载体护滩带边缘的局部冲刷规律。研究发现,护滩带边缘冲刷深度随水流流速与泥沙起动流速之比的增加而增大;当排体外不铺设压载体时,排体上压载体透水率越大,局部冲刷深度也越大;当排体外铺设压载体时,局部冲刷深度随压载体铺设宽度的增大呈先减小,后变化不大的特点;当排体上压载体结构和排体外压载宽度相同时,排体外压载体透水率越大,局部冲刷深度也越大。依据试验资料,选取反映水流、河床及压载结构条件的因子,建立了具有一定精度的计算排体护滩带边缘局部冲刷深度的经验公式。 相似文献
19.
20.
为了解决现有的火灾检测算法中模型复杂,实时性差,检测精度较低的问题,提出快速高效的火灾检测算法. 该算法采用Anchor-Free网络结构,克服了Anchor方法中超参数过多、网络结构复杂的缺点;选用MobileNetV2作为基础特征提取网络,满足了检测的高实时性需求;针对火焰目标的形状、尺度多变的特点,设计适合于火焰检测的分类与边框预测子网络;引入特征选择模块,在特征金字塔网络中自动选择更合适的金字塔特征层. 算法在自建数据集上的检测精度达到90.1%;在公开数据集上取得了较好的检测结果,其检测速度可达24.6 帧/s. 实验结果表明,算法的网络模型简单,检测精度较高,检测速度较快;综合性能优于现有的其他火灾检测算法. 相似文献